Используйте файл Pickle для классификации тем. питон

Я пытаюсь сделать классификацию тем, используя файл pickle моей обученной модели, но я столкнулся с ошибкой "CountVectorizer - Словарь не был установлен". Может кто-нибудь, пожалуйста, проведет меня, как решить эту ошибку.

Формат учебного набора данных:

Topic   originalSentence 
Topic1  He has arrived with his sister two young children.
Topic2  The Lowells have been living off the Colby fortune
Topic3  Fred and Janice Gage, who live off the Lowell  fortune, which would have gone to Alan Colby

Мой учебный код:

import pandas as pd
from io import StringIO
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer,TfidfTransformer,CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import pickle

def train_model():
df = pd.read_csv('/Users/ra51646/Desktop/classification_training.csv')
df = df[pd.notnull(df['originalSentence'])]
df.columns = ['topic', 'originalSentence']
df['category_id'] = df['topic'].factorize()[0]
category_id_df = df[['topic', 'category_id']].drop_duplicates().sort_values('category_id')
category_to_id = dict(category_id_df.values)
id_to_category = dict(category_id_df[['category_id', 'topic']].values)
tfidf = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True, min_df=5, norm='l2', encoding='latin-1', ngram_range=(1, 2), stop_words='english')
features = tfidf.fit_transform(df.originalSentence).toarray()
labels = df.category_id
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['originalSentence'], df['topic'], random_state = 0)
count_vect = CountVectorizer()
X_train_counts = count_vect.fit_transform(X_train)
tfidf_transformer = TfidfTransformer()
X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts)
clf_SGD = SGDClassifier().fit(X_train_tfidf, y_train)
clf_inc = Incremental(clf_SGD)
final_model = clf_inc.fit(X_train_tfidf, y_train,classes=np.unique(y_train))
pickle.dump(final_model, open("/Users/ra51646/Desktop/Pickle/topic_classification.pkl","wb"))

(Ошибка для решения) Код, в котором я использую файл pickle для классификации тем:

def find_topic1():
model = pickle.load(open("/Users/ra51646/Desktop/Pickle/topic_classification.pkl","rb"))
count_vect = CountVectorizer()
answer = model.predict(count_vect.transform(["Lindy and her family went camping in the Outback"]))
print(answer[0])
return answer

Я получаю ошибку NotFittedError: CountVectorizer - Vocabulary wasn't fitted. в методе find_topic. Пожалуйста, помогите мне решить эту ошибку. Как использовать мой файл pickle (обученная модель) для классификации тем.