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    R LDA主題模型如何獲得delta的後驗

    我運行LD包使用R包主題模型，我一直在嘗試獲取delta的值，在我的理解中，主題詞的dirichlet參數。但是，我無法訪問該值。 我只是設法用 [email protected]@delta 或 slot([email protected],"delta") 我知道如何讓阿爾法（DIR參數超過文檔主題）的後驗分佈，這簡直是slot(LDA,"alpha")初始值，但如何得到三角洲？ 非常
    r lda topic-modeling topicmodels 2017-03-15

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    木槌構圖文件中的null-sources

    我想使用木槌作爲培訓主題。我的數據在一個文件中，所以我研究瞭如何構建這個One Single文件的木槌文檔。 在Mallet website，每行部分一個文件，一個實例下，有人說： [URL] [語言] [頁的文字...] 在這種情況下，每行的第一個標記 （空格分隔，帶有可選逗號）將成爲實例名稱，第二個標記將成爲標籤，並且該行上的所有其他 文本將被解釋爲一系列的單詞標記。 所以根據上述報價，我創造
    machine-learning information-retrieval topic-modeling mallet topicmodels 2016-12-07

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    text2vec和topicmodels可以通過適合LDA的參數設置生成相似的主題嗎？

    我想知道不同的軟件包，因此，算法的結果有什麼不同，以及參數是否可以設置爲產生類似的主題。我特別看了包text2vec和topicmodels。 我使用下面的代碼來比較使用這些包生成的10個主題（請參閱代碼部分的術語）。我無法設法產生具有類似含義的主題集。例如。來自text2vec的話題10與「警察」有關，topicmodels所產生的主題都不涉及「警察」或類似術語。此外，我無法確定由topicmo
    r lda topicmodels text2vec 2017-10-17

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    是否有可能找到LDAvis在給定文檔中發生的主題的後驗概率？如果是這樣，怎麼辦？

    從這個問題可能會或可能不明顯，我對R來說很新，而且我可以在這方面提供一些幫助。 創建主題模型時，我已經嘗試了LDA和LDAvis - 下面（A）和（B）中的代碼。 （A）中的LDA使我能夠找到我的語料庫中每個文檔中出現的主題的後驗概率，我曾經用其他數據集中的變量運行迴歸。 （B）中，使用LDAvis的主題生成方法生成的是比（A）更好，更一致的主題，但是我一直未能找出如何找出給定文檔中出現的主題的後
    r probability lda text-analysis topicmodels 2016-12-28

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    如何指定Cytoscape.js中節點之間的鏈接距離？

    我是Cytoscape.js的新手，所以我可能會丟失一些明顯的... 我知道如何在D3.js中做到這一點，但需要更多的權力來顯示大量節點的聚類（> 1,000）並且不需要可視化鏈接。 在此先感謝指着我在正確的方向...
    cluster-analysis cytoscape.js topicmodels 2016-12-30

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    鄰近主題圖

    我想繪製關於主題（主題關係）的詞分佈網絡。使用此代碼 [source]：樣品 post <- topicmodels::posterior(ldaOut) cor_mat <- cor(t(post[["terms"]])) cor_mat[ cor_mat < .05 ] <- 0 diag(cor_mat) <- 0 graph <- graph.adjacency(cor_mat
    r plot graph topicmodels 2017-09-06

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    R：topicmodels，2個相似的文檔，代碼與其中一個工作，不與另一個

    當我運行我的topicmodel代碼時，發生了一個非常奇怪的錯誤。 基本上我有一個包含用戶註釋的.csv文件。我想創建一個dtm，每個註釋都是一個文檔。我採取了8K評論的樣本，並使用以下代碼： > #LOAD LIBRARYS > > library(tm) > library(SnowballC) > library(stringr) > library(tictoc) > tic(
    r tm topicmodels 2017-02-20

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    R topicmodels LDA

    爲了測試目的，我在一個2個文檔（句子）的小語料庫上運行LDA。以下代碼返回主題詞和文檔主題分佈，這些分佈對於輸入文檔都是不合理的。在Python中運行完全相同的返回結果合理。 誰知道這裏有什麼問題？是 library(topicmodels) library(tm) d1 <- "bank bank bank" d2 <- "stock stock stock" corpus <- C
    r lda topicmodels 2017-09-12

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    LDA TopicModels生成數字列表而不是術語

    忍受我，因爲我對此非常陌生，並且正在爲證書課程中的課程工作。 我有.csv數據集，我通過從Pubmed和Embase數據庫檢索文獻計量記錄獲得。有1034行。有幾列，但是，我試圖從一列，抽象列和一些記錄沒有摘要​​創建主題模型。我已經做了一些處理（刪除停用詞，標點符號等），並且已經能夠對出現超過200次的單詞進行barplot繪圖，並且通過排名創建一個頻繁詞語列表，並且還可以運行與所選單詞的單詞關
    r lda topicmodels 2017-04-17

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    tidy eval中的錯誤（替代（expr），envir，enclos）：未找到綁定：'Var1'

    當我將整潔函數應用於數據集中LDA模型的結果時，出現以下錯誤「Error in eval（替代（expr），envir，enclos）：未找到綁定：'Var1'「。在關聯的印刷機示例上使用時會出現相同的錯誤，如下所示。我試圖通過devtools :: install_github（「juliasilge/tidytext」）重新安裝tidytext，我仍然得到相同的結果。有什麼我可以嘗試嗎？ 庫（
    tidy topicmodels tidytext 2017-07-27
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