主题是TermDocumentMatrix的术语(=words)上的多项分布。使用k=5
作为主题数的标准数据集…
library(topicmodels)
data("AssociatedPress", package = "topicmodels")
k <- 5
lda <- LDA(AssociatedPress[1:20,], control = list(alpha = 0.1), k)
str(lda)
给出以下输出
Formal class 'LDA_VEM' [package "topicmodels"] with 14 slots
..@ alpha : num 0.0184
..@ call : language LDA(x = AssociatedPress[1:20, ], k = k, control = list(alpha = 0.1))
..@ Dim : int [1:2] 20 10473
..@ control :Formal class 'LDA_VEMcontrol' [package "topicmodels"] with 13 slots
.. .. ..@ estimate.alpha: logi TRUE
.. .. ..@ alpha : num 0.1
.. .. ..@ seed : int 1437208609
.. .. ..@ verbose : int 0
.. .. ..@ prefix : chr
.. .. ..@ save : int 0
.. .. ..@ nstart : int 1
.. .. ..@ best : logi TRUE
.. .. ..@ keep : int 0
.. .. ..@ estimate.beta : logi TRUE
.. .. ..@ var :Formal class 'OPTcontrol' [package "topicmodels"] with 2 slots
.. .. .. .. ..@ iter.max: int 500
.. .. .. .. ..@ tol : num 1e-06
.. .. ..@ em :Formal class 'OPTcontrol' [package "topicmodels"] with 2 slots
.. .. .. .. ..@ iter.max: int 1000
.. .. .. .. ..@ tol : num 1e-04
.. .. ..@ initialize : chr "random"
..@ k : int 5
..@ terms : chr [1:10473] "aaron" "abandon" "abandoned" "abandoning" ...
..@ documents : NULL
..@ beta : num [1:5, 1:10473] -100 -100 -100 -100 -100 -100 -100 -100 -100 -100 ...
..@ gamma : num [1:20, 1:5] 7.00e-05 6.79e-05 7.22e-05 8.89e-05 2.79e-04 ...
..@ wordassignments:List of 5
.. ..$ i : int [1:2533] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
.. ..$ j : int [1:2533] 116 153 218 272 299 302 447 455 548 597 ...
.. ..$ v : num [1:2533] 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
.. ..$ nrow: int 20
.. ..$ ncol: int 10473
.. ..- attr(*, "class")= chr "simple_triplet_matrix"
..@ loglikelihood : num [1:20] -1512 -1584 -1400 -1324 -418 ...
..@ iter : int 12
..@ logLiks : num(0)
..@ n : int 3636
在lda
中没有对象似乎存储了我需要的数据。我知道gamma
给出了文档上主题的分布,但是我如何访问术语上主题的分布呢?
您可以使用posterior(lda)$terms
查看主题在术语上的后验分布。
library(topicmodels)
data("AssociatedPress", package = "topicmodels")
lda <- LDA(AssociatedPress[1:20,], control = list(alpha = 0.1), k = 2)
terms <- as.data.frame(t(posterior(lda)$terms))
head(terms)
1 2
aaron 3.720076e-44 3.720076e-44
abandon 3.720076e-44 3.720076e-44
abandoned 3.720076e-44 3.720076e-44
abandoning 3.720076e-44 3.720076e-44
abbott 3.720076e-44 3.720076e-44
abboud 3.720076e-44 3.720076e-44
看起来beta是作为一个k * n矩阵在fit对象中称为beta的槽中返回的。因此,您可以使用以下命令检查调用lda()
的那个:
lda@beta
这些术语也在那里作为lda@terms
,所以你可以用它们制作一个数据帧来查找特定的术语:
betas <- data.frame(t(lda@beta))
betas$term <- lda@terms
names(betas) <- c(paste("topic", seq(k), sep="."), "term")
head(betas)
下面是我运行的结果:
topic.1 topic.2 topic.3 topic.4 topic.5 term
1 -100 -100 -100 -100 -100 aaron
2 -100 -100 -100 -100 -100 abandon
3 -100 -100 -100 -100 -100 abandoned
4 -100 -100 -100 -100 -100 abandoning
5 -100 -100 -100 -100 -100 abbott
6 -100 -100 -100 -100 -100 abboud
如果您扫描更多的表,您将看到哪些项的beta值不是-100。例如:
> betas[19,]
topic.1 topic.2 topic.3 topic.4 topic.5 term
19 -181.7717 -176.7156 -6.919684 -196.3646 -6.398595 able