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我尝试运行一个lda。

我必须使用它将其转换为适当的格式

但是，有了这个，我不知道为什么我会从最初的输入中丢失 2-3 个文档。

dtm <- convert(myDfm, to = "topicmodels")

结果，我可以将主题与初始数据框合并

我虽然可以使用 dfm，但它在 lda() 中是不可接受的格式

toks <- toks %>% tokens_wordstem()
myDfm <- dfm(toks, ngrams = 1)

不幸的是，我无法提供示例输入，因为它大约有 30000 行。如果我将其测试为五行的小示例，则该解决方案可以正常工作。

有什么建议么？

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转换后的 dfm 正在删除空的“文档”，这可能是因为通过频率修剪或模式匹配（例如删除停用词）删除了特征。LDA 无法处理空文档，因此默认情况下，空文档会从 LDA 格式（“topicmodels”、“stm”等）中删除。

从 v1.5 开始，在convert()called中有一个选项，如果您想保留零特征文档omit_empty = TRUE，可以将其设置为。FALSE

library("quanteda")
## Package version: 1.5.1

txt <- c("one two three", "and or but", "four five")

dfmat <- tokens(txt) %>%
  tokens_remove(stopwords("en")) %>%
  dfm()

dfmat
## Document-feature matrix of: 3 documents, 5 features (66.7% sparse).
## 3 x 5 sparse Matrix of class "dfm"
##        features
## docs    one two three four five
##   text1   1   1     1    0    0
##   text2   0   0     0    0    0
##   text3   0   0     0    1    1

这是设置omit_empty = FALSE造成的差异：

# with and without the empty documents
convert(dfmat, to = "topicmodels")
## <<DocumentTermMatrix (documents: 2, terms: 5)>>
## Non-/sparse entries: 5/5
## Sparsity           : 50%
## Maximal term length: 5
## Weighting          : term frequency (tf)
convert(dfmat, to = "topicmodels", omit_empty = FALSE)
## <<DocumentTermMatrix (documents: 3, terms: 5)>>
## Non-/sparse entries: 5/10
## Sparsity           : 67%
## Maximal term length: 5
## Weighting          : term frequency (tf)

最后，如果您想对 dfm 进行子集化以删除空文档，只需使用dfm_subset(). 第二个参数被强制转换为一个逻辑值，该值将采用TRUEwhenntoken(dfmat) > 0和FALSEwhen 0 的值。

# subset dfm to remove the empty documents
dfm_subset(dfmat, ntoken(dfmat))
## Document-feature matrix of: 2 documents, 5 features (50.0% sparse).
## 2 x 5 sparse Matrix of class "dfm"
##        features
## docs    one two three four five
##   text1   1   1     1    0    0
##   text3   0   0     0    1    1
于 2019-08-19T18:48:37.103 回答