問題タブ [topicmodels]

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)

(ロ)

LDA トピック モデルの結果を使用して、上位の単語とその確率を示す 30 個の横棒グラフを作成しようとしています。

上記のコードはエラーを返します。

助言がありますか？

私も次のことを試しました：

出力は以下のようになります。問題は、グラフに横棒が表示されないことです。