我正在为 LDA 使用 topicmodels 包。我想创建一个可视化,显示每个主题的相关性或非相关性。我设想一组词是主题 1 独有的,但有一些共享的关键字连接到另一个主题。这里的任何建议都会很棒。接着说:
为此,我需要知道每个主题的每个术语概率。我如何通过 topicmodels 包获得这个?我可以通过以下方式查看条款:
terms(LDAmodel, 15)
但我不知道如何获得价值。想法?
我正在为 LDA 使用 topicmodels 包。我想创建一个可视化,显示每个主题的相关性或非相关性。我设想一组词是主题 1 独有的,但有一些共享的关键字连接到另一个主题。这里的任何建议都会很棒。接着说:
为此,我需要知道每个主题的每个术语概率。我如何通过 topicmodels 包获得这个?我可以通过以下方式查看条款:
terms(LDAmodel, 15)
但我不知道如何获得价值。想法?
您可以使用posterior()$terms
来获取每个术语的后验概率。posterior()$topics
给出文档的概率.
示例改编自help(LDA)
:
data("AssociatedPress", package = "topicmodels")
lda <- LDA(AssociatedPress[1:20,], k = 2)
terms <- posterior(lda)$terms
## posterior probability for the first 5 terms (alphabetically)
terms[,1:5]
aaron abandon abandoned abandoning abbott
1 3.720076e-44 3.720076e-44 3.720076e-44 3.720076e-44 3.720076e-44
2 3.720076e-44 3.720076e-44 3.720076e-44 3.720076e-44 3.720076e-44