【问题标题】:Topic modeling using pre-existing topics使用预先存在的主题进行主题建模
【发布时间】:2016-08-13 18:52:17
【问题描述】:

我需要在 R 中使用 LDA 对一定数量的文档进行主题建模。

对于每个 M 个主题,我有 n 个出现次数最多的词,我想将此提供给 LDA,并希望获得出现次数最多的主题(M 个主题中)在每个文档中。

总之——

输入 - X 个文档,M 个主题,每个主题有 n 个热门词

输出 - 每个文档的 M 个主题中出现最多的 2 个主题。

有没有办法使用 R 或任何其他语言中已经存在的包来实现这一点。

【问题讨论】:

    标签: r machine-learning classification text-classification topic-modeling


    【解决方案1】:

    是的,可以通过MALLET 实现这一点。此任务的命令行语法是

    bin/mallet classify-file <filename> --classifier FILE --output FILE
    

    分类器 FILE 包含您预先训练的主题。

    【讨论】:

    • 分类器文件的内容应该是什么。您能否推荐任何基于分类器的主题建模教程。
    • @Shubham:试试bin/mallet train-topics --help,这应该可以让您大致了解 MALLET 可以生成的不同输出文件。
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