lda

1зной

1ответ

Как часто я должен выполнять LDA для всего документа corpus?

Предположим, что у нас есть умеренно растущий документ corpus, то есть некоторые новые документы каждый день добавляются в этот документ corpus. Для этих недавно добавленных документов я могу вывести

information-retrieval lda topic-modeling 2015-10-15

---

4зной

2ответ

Интерпретация результатов Spark MLLib LDA

Я запустил LDA на искру для набора документов и заметил, что значения topicMatrix, которые представляют распределение темы по срокам, более 1, например, 548.2201, 685.2436, 138.4013 ... Что делает эти

apache-spark lda apache-spark-mllib 2015-10-25

---

1зной

2ответ

кластеризация документов с использованием скрытого распределения Дирихле

После идентификации тем/кластеров всех документов с использованием алгоритма LDA, когда новые документы поступают в базу данных, нам нужно снова запустить весь процесс или есть другой способ напрямую

nlp lda 2015-10-26

---

1зной

1ответ

Вычислить intertopic расстояния от пакета LDAvis

Пакета LDAvis производит красивого intertopic расстояния карты serVis(json_lda, out.dir = 'vis', open.browser = FALSE) # outputs lda visualizations производит: Как может идти о производстве матрицы

r lda topic-modeling 2015-09-11

---

0зной

2ответ

Модель темы как метод уменьшения размеров для интеллектуального анализа текста - что делать дальше?

Мое понимание рабочего процесса - запустить LDA -> Извлечь клавиши (например, несколько слов для каждой темы) и, следовательно, уменьшить размерность -> некоторый последующий анализ. Мой вопрос заключ

machine-learning nlp text-mining lda topic-modeling 2015-09-27

---

0зной

1ответ

Прогнозирование тем с помощью LDA

Я пытаюсь извлечь назначения тем из подгонки, которые я строю с помощью пакета 'lda' от R. Я создал припадок: fit <- lda.collapsed.gibbs.sampler(documents = documents, K = K, vocab = vocab, num.i

r lda topic-modeling topicmodels 2015-09-29

---