Nlp 使用LDA完成主题建模后，如何将主题映射到文档？_Nlp_Gensim_Lda

Nlp 使用LDA完成主题建模后，如何将主题映射到文档？

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Nlp 使用LDA完成主题建模后，如何将主题映射到文档？,nlp,gensim,lda,Nlp,Gensim,Lda,是否有任何方法可以将生成的主题从LDA映射到文档列表，并确定它属于哪个主题？我感兴趣的是使用无监督学习对文档进行聚类，并将其分为适当的聚类例如，在使用最佳超参数运行LDA模型后，我有10个主题。所以，它应该返回一些已经用预先训练好的LDA模型定义的主题，以及用户输入的新句子或文档我在等你们好办法。：）另外，我正在使用Gensim进行NLP。使用Quanteda，您可以通过以下方式实现这一点 dtm <- convert(dfmat_news, to = "topicmodels")

是否有任何方法可以将生成的主题从LDA映射到文档列表，并确定它属于哪个主题？我感兴趣的是使用无监督学习对文档进行聚类，并将其分为适当的聚类

例如，在使用最佳超参数运行LDA模型后，我有10个主题。所以，它应该返回一些已经用预先训练好的LDA模型定义的主题，以及用户输入的新句子或文档

我在等你们好办法。：）

另外，我正在使用Gensim进行NLP。

使用Quanteda，您可以通过以下方式实现这一点

dtm <- convert(dfmat_news, to = "topicmodels")
lda <- LDA(dtm, k = 10). #10 topics in this case

dtm这个包是由R编写的。您知道其他使用Python的包吗？谢谢看第18章
docvars(dfmat_news, 'topic') <- topics(lda)
head(topics(lda), 20)