byteオブジェクトへの変換

前提・実現したいこと

int foundというエラーをなくしたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

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TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-55-b3b1a98eecac> in <module>
----> 1 vec = dictionary.doc2bow(words)
TypeError: decoding to str: need a bytes-like object, int found

該当のソースコード

import MeCab
from gensim.corpora.dictionary import Dictionary
from gensim.models import LdaModel
from gensim.models import HdpModel
from collections import defaultdict

# MeCabオブジェクトの生成
mt = MeCab.Tagger('')

mt.parse('')

# トピック数の設定
NUM_TOPICS = 3
hdp_num_topics = 10

if __name__ == "__main__":
    # トレーニングデータの読み込み
    # train_texts は二次元のリスト
    # テキストデータを一件ずつ分かち書き（名詞、動詞、形容詞に限定）して train_texts に格納するだけ
    train_texts = []
    with open('train.txt', 'r',encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            text = []
            node = mt.parseToNode(line.strip())
            while node:
                fields = node.feature.split(",")
                if fields[0] == '名詞':
                    text.append(node.surface)
                node = node.next
            train_texts.append(text)
    words = Dictionary(train_texts)
print(words)

from gensim import corpora

# words はさっきの単語リスト
dictionary = corpora.Dictionary(train_texts)
print(dictionary.token2id)

# no_above: 使われてる文章の割合がno_above以上の場合無視
dictionary.filter_extremes(no_below=20, no_above=0.3)

dictionary.save_as_text('train.txt')
words = bytes('words', 'UTF-8')
dictionary = corpora.Dictionary.load_from_text('train.txt')
type(words)

vec = dictionary.doc2bow(words)
print(vec)

試したこと

エラーでbyteのオブジェクトが必要とのことだったので、1行目でwordsをbyteに変換しましたが治りませんでした。