在stm中设置自定义参数答案

【问题标题】：Setting customized parameters in stm在stm中设置自定义参数
【发布时间】：2020-06-23 18:00:36
【问题描述】：

使用此选项：

library(quanteda)

dfmat_ire <- dfm(data_corpus_irishbudget2010)
library("quanteda.textmodels")
quant_dfm <- dfm(data_corpus_irishbudget2010,
                 remove_punct = TRUE, remove_numbers = TRUE,
                 remove = stopwords("english"))
set.seed(100)
if (require("stm")) {
    my_lda_fit20 <- stm(quant_dfm, K = 20, verbose = FALSE, init.type = "LDA")
    plot(my_lda_fit20)
}

如何为 lda 设置 α 和 β 参数？

【问题讨论】：

标签： r topic-modeling quanteda

【解决方案1】：

看来您需要提供init.type = "Custom" 和control=list(custom.beta=...)。来自参考：

custom.beta 如果 init.type="Custom" 您可以传递您自己的主题词分布 beta 初始化以用作初始化。请注意，这需要注意确保它以完全正确的格式提供。题目数量和 vocab 必须完全匹配。词汇的顺序必须相同。这值不能是病态的（例如设置概率在所有主题下单个单词为 0）。贝塔应该是以与返回的stm modelobject 相同的方式格式化 stmobj$beta$logbeta。它应该是一个长度列表内容协变量的水平。列表的每个元素都是 K × V 包含记录的单词概率的矩阵话题。如果您使用此选项，我们建议您使用 max.em.its=0 将模型初始化设置为随机，检查返回的表单 stmobj$beta$logbeta 并确保它与您的表单匹配

【讨论】：

谢谢，但它又是 lda（潜在语义分析）选项吗？
是的。好帖子here和here。