Прогнозирование тем с помощью LDA

Question

Я пытаюсь извлечь назначения тем из подгонки, которые я строю с помощью пакета 'lda' от R. Я создал припадок:

fit <- lda.collapsed.gibbs.sampler(documents = documents, K = K, vocab = vocab, 
    num.iterations = G, alpha = alpha, eta = eta, initial = NULL, 
    burnin = 0, compute.log.likelihood = TRUE) 

... и хотел бы извлечь вероятность каждого задания темы документа, или просто наиболее вероятной темой для каждого документа. С помощью пакета «» тематическое моделирование я могу просто позвонить

topics(fit) 

, чтобы получить, что (как и в LDA with topicmodels, how can I see which topics different documents belong to?)

Как я могу получить то же самое с «ДАЛ»?

Answer 1

Я не использовал 'ДАЛ' пакет R, но я использую пакет 'topicmodels' в R I, могут создать ЛДА, пригодный для жизни позволяет говорить 5 тем, используя

< topic.fit - LDA (документ-термин матрица, 5)

теперь, если вы хотите извлечь вероятность каждого задания темы документа, используйте

topic.fit@gamma [1: 5,], гамма содержит документарно- тему матрица

и g эт скорее всего, тема, которую вы можете использовать

< most.likely.topic - темы (topic.fit, 1)

надеюсь, что это ответ на ваш вопрос.