4

「topicmodels」パッケージを使用して、R でいくつかのトピック モデルの構築に取り組んでいます。ドキュメント ターム マトリックスを前処理して作成した後、次の LDA Gibbs モデルを適用します。これは簡単な答えかもしれませんが、私はRの初心者なので、ここに行きます。トピックとターム リストを確率とともにテキスト ファイルまたは Excel ファイルにエクスポートする方法はありますか? Rで（以下のように）印刷できますが、エクスポートする方法がわかりません:(

これは主に、視覚化を行うためのものであり、Excel で実行できると確信していますが、前述のように、私は初心者であり、R で視覚化の手法を学ぶことがあまりありません。これが理にかなっていることを願っています

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"
4

1 に答える 1

0

まず、 R パッケージreadrを使用してデータを読み込むことができます。tidytext例えば：

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

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

上記のコードは、beta行列とgamma行列をそれぞれbeta.csvとに保存する必要がありますgamma.csv。

また、私にとって役立つ章をここで見つけることもできます: http://tidytextmining.com/topicmodeling.html

于 2016-10-26T01:21:12.360 に答える