使用 LDA 预测主题

Question

我正在尝试从使用 R 的“lda”包构建的适合中提取主题分配。我创造了一个合适的：

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)

...并且想提取每个主题-文档分配的概率，或者只是每个文档最可能的主题。使用 'topicmodel' 包，我可以调用

topics(fit)

得到它（如LDA with topicmodels, how can I see which topics different documents belong to?）

如何使用 'lda' 获得相同的效果？

Answer 1

我没有使用 R 的 'lda' 包，但我使用了 R 的 'topicmodels' 包 我创建了适合让我们说 5 个主题的 lda，使用

topic.fit

现在如果要提取每个主题-文档分配的概率，请使用

topic.fit@gamma[1:5, ] , gamma 包含文档主题矩阵

并获得最有可能使用的主题

most.likely.topic

希望这能回答你的问题。