我尝试从 github（按照 1-2-3 步骤）运行此代码，该代码识别了 Sarah Palin 的 14,500 封电子邮件中的 30 个主题。作者发现的话题在这里。但是，Stanford Topic Modeling Toolbox 并没有为我生成 lda-output 目录。它生成了 lda-86a58136-30-2b1a90a6，但此文件夹中的 summary.txt 仅显示主题的初始分配，而不是最终主题。知道如何使用发现的主题的最终摘要生成 lda-output 目录吗？提前致谢！
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您是否尝试过此处发布的说明？
请注意，我看到最初的调查员使用 Sarah Palin 的电子邮件训练了模型，然后使用该训练过的模型来分析 Sarah Palin 的电子邮件。虽然我不是 LDA 专家，但这通常带有“找到你所拥有的东西”的味道。
在大多数学科中，培训将在一组已知的项目上进行，这些项目已由专家根据判别式进行分类。这意味着培训将包括从其他来源提供一组已知可能主题的数据，然后使用 LDA 库来确定与“学习”数据库中主题的距离。
无论如何，祝你好运。
如果您遇到特定问题，请发布错误，以及您为解决该错误而采取的步骤。很少有人会花时间尝试在没有方向的情况下重现问题（纠正问题的典型先决条件），甚至无法确定他们遇到的问题是否与您的问题相似。
于 2012-04-20T15:32:24.273 回答