r - 特定のドキュメントで発生する LDAvis で生成されたトピックの事後確率を見つけることは可能ですか? もしそうなら、どのように？

Question

質問から明らかな場合とそうでない場合がありますが、私はRにかなり慣れていないため、これについて少し助けていただけます。

トピック モデルを作成するとき、LDA と LDAvis を試しました。以下の (A) と (B) のコードです。(A) の LDA を使用すると、コーパス内の各ドキュメントで発生するトピックの事後確率を見つけることができます。これを使用して、他のデータセットの変数を使用して回帰を実行しました。(B) LDAvis を使用したトピック生成アプローチは、(A) よりも「より優れた」一貫性のあるトピックを生成しますが、特定のドキュメントで発生するトピックの事後確率を見つける方法を見つけることができませんでした。 LDAvisアプローチ、またはこれを不可能なタスクとして軽視するかどうか。

すべてのアドバイスは大歓迎です。

ありがとうございました！

(ア)

set.seed(1)
require(topicmodels)
set.seed(1)
P5LDA4 <- LDA(P592dfm, control=list(seed=1), k = 23)
set.seed(1)
terms(P5LDA4, k =30)

#find posterior probability
postTopics <- data.frame(posterior(P5LDA4)$topics)
postTopics

(ロ)

# MCMC and model tuning parameters:
K <- 23
G <- 5000
alpha <- 0.02
eta <- 0.02
# convert to lda format
dfmlda <- convert(newdfm, to = "lda")
# fit the model
library(lda)
set.seed(1)
t1 <- Sys.time()
fit <- lda.collapsed.gibbs.sampler(documents = dfmlda$documents, K = K, 
                               vocab = dfmlda$vocab, 
                               num.iterations = G, alpha = alpha, 
                               eta = eta, initial = NULL, burnin = 0,
                               compute.log.likelihood = TRUE)
t2 <- Sys.time()
t2 - t1
#Time difference of 3.13337 mins
save(fit, file = "./fit.RData")
load("./fit.RData")
library(LDAvis)
set.seed(1)
json <- createJSON(phi = t(apply(t(fit$topics) + eta, 2, function(x) x/sum(x))), 
               theta = t(apply(fit$document_sums + alpha, 2, function(x) x/sum(x))), 
               doc.length = ntoken(newdfm), 
               vocab = features(newdfm), 
               term.frequency = colSums(newdfm))
serVis(json, out.dir = "./visColl", open.browser = TRUE)