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JavaでMalletを使用してLDAのモデル推定を計算しており、 term-topic-matrixを探しています。

モデルの計算とトピック ドキュメント マトリックスの取得はうまくいきます。

ParallelTopicModel model = ...;     //... estimating the model
int numTopics = model.getNumTopics();
int numDocs = model.getData().size();

// Getting the topic-probabilities
double[][] tmDist = new double[numDocs][];
for (int i = 0; i < numTopics; i++) {
        tmDist[i] = model.getTopicProbabilities(i);
}

そして今、私は上位n個の単語しか取得できません:

Object[][] topWords = model.getTopWords(5);
for(int i = 0; i < topWords.length; i++){
    for(int j = 0; j < topWords[i].length; j++){
        System.out.print(topWords[i][j] + " ");
    }
    System.out.println();
}

この問題に関する唯一の回答は、Mallet のコマンド ライン バージョンに関するものです。

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このコードは、特定のドキュメントのすべての単語のトピック割り当てを提供します。

for (int topic = 0; topic < numTopics; topic++) {
            Iterator<IDSorter> iterator = topicSortedWords.get(topic).iterator();
            out = new Formatter(new StringBuilder(), Locale.US);
            out.format("%d\t%.3f\t", topic, model.getTopicProbabilities(docID)[topic]);
            int rank = 0;
            while (iterator.hasNext() && rank < 5) {
                IDSorter idCountPair = iterator.next();
                out.format("%s (%.3f) ", dataAlphabet.lookupObject(idCountPair.getID()), idCountPair.getWeight());
                rank++;
            }
            System.out.println(out);
        }

        System.out.println("\n");
于 2015-01-15T14:03:55.640 に答える