Fatal编程技术网
  • r/
  • R LDA主题模型包

R LDA主题模型包

r parameters

R LDA主题模型包,r,parameters,lda,topic-modeling,dirichlet,R,Parameters,Lda,Topic Modeling,Dirichlet,伙计们 我是主题建模的初学者。我在R中使用topic models包。函数调用是LDA（数据，k） 我想知道使用了什么alpha和beta值？另外，哪种推理算法用于参数估计？还是吉布斯 谢谢我发现人们通常设置alpha=20/T，其中T是主题数，beta=0.01 变分EM和吉布斯抽样都可用于推断。使用LDA LDA(x, k, method = "VEM", control = NULL, model = NULL, ...) 因此，您可以指定方法 lda <- LDA(x, co

伙计们

我是主题建模的初学者。我在R中使用topic models包。函数调用是LDA（数据，k）

我想知道使用了什么alpha和beta值？另外，哪种推理算法用于参数估计？还是吉布斯

谢谢

我发现人们通常设置alpha=20/T，其中T是主题数，beta=0.01

变分EM和吉布斯抽样都可用于推断。

使用LDA

LDA(x, k, method = "VEM", control = NULL, model = NULL, ...)
因此，您可以指定方法

 lda <- LDA(x, control = list(alpha = 0.1), k = 2)

lda主题的分布是使用Dirichlet定义的，作为alpha参数的函数。有多个dirichlet——一个在文档中，另一个在语料库中跨文档

在基本LDA中，可以设置alpha来定义语料库中主题的Dirichlet分布。通常使用的α值为0.001、0.01、0.1、1等。。（如有人所述，通常为1/K）

如果alpha非常小，则意味着（在前面设置）平均每个文档的主题可能较少（极端情况是1个主题或所有主题）。如果将alpha设置得非常低，则每个文档中的概率分布（后验）将非常倾斜

无论您设置了什么，固定一个alpha平均意味着每个主题大小（后验概率的平均值）在文档中都是相似的

而是根据数据估算阿尔法


阅读“重新思考LDA先验”，并考虑使用Python中的GEnSim.p> 我不明白你在问什么，这些都是你可以指定的参数……如果我在LDA中使用默认的alpha估计，我如何检查哪个alpha值是模型中使用的最终值？请将这两个函数
？
和
browseVignettes
添加到你的编码库中，如：
？LDA
和
browseVignettes（'topicmodels'）