使用LDA预测主题

Question

我正在尝试从我用R的'lda‘包构建的fit中提取主题分配。我创建了一个拟合：

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)

...and希望提取每个主题-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，我可以直接调用

topics(fit)

来获得它(就像在LDA with topicmodels, how can I see which topics different documents belong to?中一样)

我怎样才能得到与'lda‘相同的结果？

Answer 1

我还没有使用过R的' lda‘包，但我使用了R中的’topicmodel‘包，并创建了适合5个主题的lda，使用

topic.fit <- LDA(文档-术语矩阵，5)

现在，如果您希望提取每个主题-文档分配的概率，请使用

topic.fit@gamma1:5，，gamma包含文档-主题矩阵

为了获得最有可能的主题，您可以使用

主题<- most.likely.topic (topic.fit，1)

希望这能回答你的问题。