Question

我的算法需要计算p(words|topic)。通过Python lda，我们可以很容易地得到p(words|topic)

>>> print(ldamodel.print_topics(num_topics=2, num_words=4))
['0.054*pressur + 0.054*drive + 0.054*brother + 0.054*mother', '0.070*brocolli + 0.070*good + 0.070*health + 0.050*eat']

但是，对于lda-ruby gem，print_top_words只能输出已排序的单词（根据主题），但它们的概率仍然未知：

2.2.3 :066 > lda.top_words 2
{
     0 => [
        [0] "i",
        [1] "new"
    ],
     1 => [
        [0] "government",
        [1] "officials"
    ],

    ...

    19 => [
        [0] "i",
        [1] "children"
    ]
}

我发现top_words正在使用lda#beta对每个主题的单词进行排序，beta是[topic_num * words_num] 2D_matrix，其中填充了负浮点数，范围从-800~0（大约），浮点数越大（接近0），top_words排名的单词越高。

我认为我接近我的对象（get p(words|topic)），但我不知道如何解释这个beta矩阵。它不同于其他矩阵lda#gamma([doc_num * topic_num]，填充正浮点数，在归一化后可以解释为p(topic|doc)，因为beta充满了负数，我还没有找到关于它的指令。

有没有人知道如何在lda-ruby中使用测试版或其他任何内容来获取p(words|topic)？

如何用lda-ruby获得p（单词|主题）

0 个答案: