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我正在使用“topicmodels”包在 R 中构建一些主题模型。在预处理和创建文档术语矩阵之后，我正在应用以下 LDA Gibbs 模型。这可能是一个简单的答案，但我是 R 的新手，所以就这样吧。有没有办法可以将主题和术语列表及其概率导出到文本文件或 Excel 文件？我可以在 R 中打印它们（如下所示），但不知道如何导出 :(

这主要是因为我可以做一些可视化，我确信可以在 Excel 中完成，但就像我提到的那样，我是一个新手，没有太多可用于学习 R 中的可视化技术。希望这是有道理的

k = 33
burnin = 1000
iter = 1000
keep = 50
seed = 2003


model_lda <- LDA(myDtm, k = k, method = "Gibbs",control = list(seed = seed, burnin =     burnin, iter = iter, keep = keep))
print(model_lda)
save(model_lda, file = "LDA_Output.RData")

topics(model_lda, 5)
terms(model_lda, 15)


 Topic 1   Topic 2    Topic 3       Topic 4   Topic 5    Topic 6    Topic 7 
[1,] "seat"    "dialogu"  "websit"      "census"  "northern" "growth"   "hse"   
[2,] "resum"   "church"   "partnership" "disabl"  "univers"  "adjust"   "legisl"
[3,] "suspend" "congreg"  "nesc"        "cso"     "peac"     "forecast" "die"   
[4,] "adjourn" "school"   "site"        "statist" "unemploy" "bernard"  "legal" 
[5,] "fisheri" "survivor" "nesf"        "survey"  "polic"    "burton"   "child"
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首先，您可以读取数据，readr然后可以使用tidytextR 包。例如：

readr::write_csv(tidy(model_lda, "beta"), "beta.csv")

readr::write_csv(tidy(model_lda, "gamma"), "gamma.csv")

上面的代码应该将您的beta矩阵和gamma矩阵分别保存在beta.csv和gamma.csv中。

您还可以在这里找到对我有帮助的章节：http: //tidytextmining.com/topicmodeling.html

于 2016-10-26T01:21:12.360 回答