对新海 日本 地震 世界 社会 灾难 喜欢 爱情 椅子 废墟 设定 姨妈 姨妈 设定 废墟 椅子 地震 世界 社会 灾难 喜欢 爱情 日本 新海 猫猫 莫名其妙 地震 世界 社会 灾难 喜欢 爱情 日本 新海 椅子 废墟 铃芽 小猫 大臣 地震 世界 社会 灾难 喜欢 爱情 日本 新海 椅子 爱情 喜欢 灾难 社会 世界 地震 日本 新海 椅子 废墟 设定 姨妈此LDA模型训练后的文本进行调优可视

首先，我们需要使用Gensim库中的LdaModel进行LDA模型的训练。然后，我们可以使用pyLDAvis库来生成调优可视化。

下面是实现该功能的思路：

1. 导入所需的库：

import gensim
import pyLDAvis.gensim_models as gensimvis
import pyLDAvis

2. 构建语料库：

corpus = [['新海', '日本', '地震', '世界', '社会', '灾难', '喜欢', '爱情', '椅子', '废墟', '设定', '姨妈'],
          ['姨妈', '设定', '废墟', '椅子', '地震', '世界', '社会', '灾难', '喜欢', '爱情', '日本', '新海'],
          ['猫猫', '莫名其妙', '地震', '世界', '社会', '灾难', '喜欢', '爱情', '日本', '新海', '椅子', '废墟'],
          ['铃芽', '小猫', '大臣', '地震', '世界', '社会', '灾难', '喜欢', '爱情', '日本', '新海', '椅子'],
          ['爱情', '喜欢', '灾难', '社会', '世界', '地震', '日本', '新海', '椅子', '废墟', '设定', '姨妈']]

3. 创建词典和文档-词频矩阵：

dictionary = gensim.corpora.Dictionary(corpus)
doc_term_matrix = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in corpus]

4. 训练LDA模型：

lda_model = gensim.models.LdaModel(doc_term_matrix, num_topics=3, id2word=dictionary, passes=50)

5. 生成可视化：

vis_data = gensimvis.prepare(lda_model, doc_term_matrix, dictionary)
pyLDAvis.display(vis_data)

以上代码将生成一个调优可视化的窗口显示LDA模型的结果。

需要注意的是，要先安装Gensim和pyLDAvis库。可以使用以下命令进行安装：

pip install gensim pyLDAvis

另外，LDA模型的调优参数可以根据具体情况进行调整，如主题数量、迭代次数等。以上代码仅作为示例，具体参数设置需要根据实际情况进行调整