在 R topicmodels 包中，我们如何获得主题的分布？答案

【问题标题】：In R topicmodels package, how could we get the topics' distributions over terms?在 R topicmodels 包中，我们如何获得主题的分布？
【发布时间】：2016-01-01 03:12:27
【问题描述】：

我正在使用 topicmodels 包运行 LDA。

lda.model = LDA(dtm, k,control = list(em = list(iter.max = 1000, tol = 10^-4)))
apps.terms<-terms(lda.model,15)
head(apps.terms)

    Topic.1 Topic.2 Topic.3 Topic.4 Topic.5
1      38      55     187      38      38
2      40      38     171      40      35
3      55      35     178      56      44
4      49      49      74      35      55
5      35      44     177     190      52
6      44      53      80      55      49

这些代码按它们的比例获得 15 个术语的顺序。如果我不是很了解 LDA 算法。每个主题都是术语的分布。所以我想知道这些术语的确切分布。例如。 Topic.1 30% 与 38 相关，20% 与 40 ..etc 相关。有什么办法可以通过topicmodels包获取？

【问题讨论】：

标签： r lda topicmodels

【解决方案1】：

听起来您想要每个文档的后验概率。

lda.inf <- posterior(lda.model,dtm)

【讨论】：

Topics的顺序有什么意义？
不确定这个包是否对主题进行了排序。但通常主题的顺序没有意义。