使用LDA预测主题

Question

我正在努力从我使用R＆＃39; lda＆＃39;包。我创造了一个契合：

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)

...并且想要为每个主题 - 文档分配提取概率，或者只是为每个文档提取最可能的主题。使用＆＃39; topicmodel＆＃39;包我可以打电话

topics(fit)

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

我怎样才能与＆＃39; lda＆＃39;

相同

Answer 1

我还没有使用过＆＃39; lda＆＃39; R的包，但我使用＆＃39; topicmodels＆＃39;包装在R 我创建了lda适合5个主题，使用

topic.fit＆lt; - LDA（document-term matrix，5）

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

并获得最可能使用的主题

most.likely.topic＆lt; - topics（topic.fit，1）

希望这能回答你的问题。