LDA 与 R 的 topicmodels 包，我如何获得每个术语的主题概率？答案

【问题标题】：LDA with topicmodels package for R, how do I get the topic probability for each term?LDA 与 R 的 topicmodels 包，我如何获得每个术语的主题概率？
【发布时间】：2016-01-26 06:32:16
【问题描述】：

我正在为 LDA 使用 topicmodels 包。我想创建一个可视化来显示每个主题的相关性或非相关性。我设想一组词是主题 1 独有的，但有一些共享的关键字连接到另一个主题。这里的任何建议都会很棒。继续：

为此，我需要知道每个主题的每个术语概率。我如何通过 topicmodels 包获得这个？我可以通过以下方式查看条款：

terms(LDAmodel, 15)

但我不知道如何获取值。想法？

【问题讨论】：

标签： r lda topicmodels

【解决方案1】：

您可以使用posterior()$terms 获取每个术语的后验概率。 posterior()$topics 给出文档的概率。

例子改编自help(LDA):

data("AssociatedPress", package = "topicmodels")
lda <- LDA(AssociatedPress[1:20,], k = 2)
terms <- posterior(lda)$terms

## posterior probability for the first 5 terms (alphabetically)
terms[,1:5]
         aaron      abandon    abandoned   abandoning       abbott
1 3.720076e-44 3.720076e-44 3.720076e-44 3.720076e-44 3.720076e-44
2 3.720076e-44 3.720076e-44 3.720076e-44 3.720076e-44 3.720076e-44

【讨论】：