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R の「lda」パッケージで作成したフィットからトピックの割り当てを抽出しようとしています。フィットを作成しました：

fit <- lda.collapsed.gibbs.sampler(documents = documents, K = K, vocab = vocab, 
    num.iterations = G, alpha = alpha, eta = eta, initial = NULL, 
    burnin = 0, compute.log.likelihood = TRUE)

...そして、各トピック ドキュメント割り当ての確率、または単に各ドキュメントの最も可能性の高いトピックを抽出したいと考えています。「topicmodel」パッケージを使用すると、呼び出すことができます

topics(fit)

それを取得するには（トピックモデルを使用したLDAのように、さまざまなドキュメントがどのトピックに属しているかを確認するにはどうすればよいですか? )

「lda」で同じものを得るにはどうすればよいですか?

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Rの「lda」パッケージは使用していませんが、Rの「topicmodels」パッケージを使用しています

topic.fit <- LDA(ドキュメント用語マトリックス, 5)

各トピックドキュメント割り当ての確率を抽出したい場合は、次を使用します

topic.fit@gamma[1:5, ] 、ガンマにはドキュメント-トピック行列が含まれます

使用できる最も可能性の高いトピックを取得するには

most.likely.topic <- トピック(topic.fit, 1)

これがあなたの質問に答えることを願っています。

于 2015-10-26T04:26:11.833 に答える