Nlp 使Mallet主题建模稳定_Nlp_Topic Modeling_Mallet

Nlp 使Mallet主题建模稳定

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我正在使用mallettopicmodeling工具，但要使其稳定存在一些困难（我得到的主题似乎不太符合逻辑）

我参与了你的教程和那个：我有一些关于这个的问题：

是否有一些最佳实践可以让该模型发挥作用？除了optimize命令（什么是一个合适的数字）？什么是迭代的好数字

我使用import dir命令导入数据。在那个目录里有我的文件。这些文件是否包含新行文本或仅包含很长的行

我读过关于hLDA模型的文章。当我试着运行它时，我看到唯一的输出是state.txt输出，它不是很清楚。我希望有一个像主题建模模型（topic_keys.txt，doc_topics.txt）这样的输出，我怎样才能得到它们

什么时候应该使用hLDA而不是主题建模

非常感谢你的帮助

主题建模中的一些良好实践参考乔丹·博伊德·格雷勃和戴夫·纽曼，乔丹·博伊德·格雷勃和胡跃宁

对于超参数优化

--优化间隔20--优化磨合50应该可以，它似乎对特定值不太敏感。Gibbs采样的收敛性很难评估，默认的1000次迭代应该被解释为“一个足够大的数字，可能可以”，而不是一个特定的值
如果您正在从目录中的文件中读取单个文档，行并不重要。如果文件在停用词之前大于1000个令牌，考虑将它们分成更小的部分。
hLDA的加入只是因为人们似乎想要它，我不推荐它用于任何目的