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我正在为R使用文本挖掘tm库。我正在运行R版本3.3.1lda <- LDA(docterm,k = 3,method = 'Gibbs')topic.terms[1] <- paste(c(<
浏览 2提问于2016-10-19得票数 4
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我对twitter数据做了一些文本挖掘练习。最初的dataframe有1280行。为避免：
rowTotals <- apply(dtm , 1, sum) lda <- LDA(dtm.new, k = 8)
topic <- topics(lda, 1)
浏览 4提问于2017-07-11得票数 0
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我是一个文本挖掘主题的初学者。当我对一个包含996165个观测值的大型数据集运行LDA()时，它显示以下错误：ldaOut<-LDA(dtm,k, method="Gibbs", control=list(nstart=nstart, seed = seed, best=best, burnin
浏览 0提问于2016-06-14得票数 6
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我试图使用LDA函数来评估R中的文本语料库，但是当我这样做时，它似乎使用的是观察的行名，而不是语料库中的实际单词。我在网上找不到任何关于这个的东西，所以我想我一定是在做一些非常基本的错误的事情。<- LDA(ints.dtm, k = 4, control = list(seed = 5421685))chapters_lda_td
head(int
浏览 0提问于2018-03-28得票数 1
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我实际上是按照“R中的文本挖掘: Tidy方法”第6章中提出的步骤行事。access datasetap_lda<- LDA(AssociatedPress, k = 2, control = list(seed = 1234))
ap_topics <- tidy(ap_l
浏览 3提问于2018-12-11得票数 0
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LDA ( 潜Dirichlet分配) -是数据挖掘领域的一个热门话题.
什么是工业系统使用LDA或可能是一些相关的模型？(可能是Google/Amazon/ .)
浏览 0提问于2018-07-06得票数 1
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如何比较LDA和TF-国防军？
、、、、
我正在进行文本挖掘，以从文档中提取主题。我从潜在的Dirichlet分配(LDA)开始，这很有效，但后来我遇到了TF-以色列国防军的K-均值聚类，这对我来说效果更好。
浏览 0提问于2017-06-14得票数 2
ToPMine比LDA和LSA好吗？我知道LDA和LSA已经存在了很长时间，并且得到了广泛的应用。
谢谢
浏览 0提问于2022-01-20得票数 2
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直接从“R的文本挖掘”运行这个脚本，library(broom)
ap_lda <- LDA(AssociatedPress, k = 2, control = list(seed = 1234))我收到以下错误消息：
as.data.frame.default(x)中的错误:无法强制类“结构”(“LDA_VEM”，package =“to
浏览 6提问于2018-02-06得票数 0
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我正在尝试根据每一行的字符串值从数据创建集群。我用的是R语言。我称之为“集群”的是一个大主题(=系列)，它可以定义每个关键字。我想象一些基于关键字的自动生成，可能是使用柠檬化或ngram。这是我的输入向量： "free cloud storag
浏览 3提问于2017-11-13得票数 3
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我希望执行主题建模(LDA)，并使用从评论中派生的主题以及其他特性来识别最影响评级的功能(评级作为因变量)。
如果我想用线性回归来做这件事，这是否意味着我必须用派生的主题来标记每个评论？(我对一般的文本挖掘和数据科学都是新手。)
浏览 1提问于2018-11-23得票数 1
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链接相关主题
、、、
如何通过文本文档链接terms(keywords实体)，这些实体之间有一些关系。例如google，当您搜索一个人时，它显示的是与该人有关的其他人员的。我应该如何改进它，还有其他简单但可靠的技术吗？
浏览 1提问于2016-01-07得票数 1
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然后，我将LDA应用到主题数量设置为5的5个文档上，在这种情况下，我得到了很好的主题词。
现在，如果我不知道tweet的基本事实，我如何才能使LDA仍然为我提供描述5个主题的良好主题词的输入文档。LDA是否应该像第一段那样找到好的主题词？
浏览 2提问于2015-04-04得票数 1
我对python的数据挖掘非常陌生。我用这样的方式装载：import numpy as npimport matplotlib as plt
print data所以当我打印我的数据时，它看起来是这样的：0 -0.864810 0.101410 1np
>>> from sklearn.lda im
浏览 0提问于2016-02-04得票数 1
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Gensim LDA一致性评分南
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我创建了一个Gensim LDA模型，如本教程所示：它生成10个主题，log_perplexity为：
lda_model.log_perplexity(data_df‘’bow_‘bow’)= -5.3259661
浏览 0提问于2020-02-16得票数 8
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lda_object适合于文本语料库。现在，我们将其与一个文本进行拟合，以了解其主题权重。def append_lda_features(df, lda_vectorizer, tfidf+vector):
st = time()lda_vector = lda_vectorizer.transform(tfidf_vector)
lda</e
浏览 81提问于2021-02-07得票数 0
我正在尝试编写一个Ruby脚本，它将查看一组非结构化的纯文本文件，并且我正在努力思考处理这些文件的最佳方法。我的主题建模脚本的当前工作版本如下：lda.num_topics = 20topics = lda.top_words(10)
我试图修改的是让这个程序读取一个纯文本文件的集合这并不像将所有的文本文件放到一个文件中那么简单(就像目前files.csv所做的那样)，因为据我所知，<
浏览 7提问于2012-05-01得票数 2
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