提供されたテキストの関心カテゴリ/トピックを識別しようとするモデルを構築しようとしています。例えば：
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次のような最上位カテゴリに解決されます。
ファッションまたはウェディングファッション
これを実現するために、一連のドキュメントから単語の頻度に基づいてトピックを生成するトピック モデルである潜在的ディリクレ配分 (LDA) を使用しました。
だから私は以下のようにドキュメントのトピックを取得しましたが、それらを人間が理解できる形式にマッピングする方法が見つかりません
トピック #0 (0.500): 0.100*sare + 0.060*intern + 0.060*get + 0.060*deal + 0.060*exhaust + 0.060*design + 0.060*free + 0.060*qualiti + 0.060*shop + 0.060*great
トピック #1 (0.500): 0.063*sare + 0.063*beauti + 0.063*deliveri + 0.063*stitch + 0.063*varieti + 0.063*wed + 0.062*bridal + 0.062*great + 0.062*shop + 0.062*quality
このスクリプトを使用して上記のものを実装しました。
問題は、上記のトピックをファッションのような人間が読めるカテゴリにマッピングする方法です。