lda

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    キャレットダミーvars除外ターゲット

    ターゲット変数を破壊せずにキャレットにダミー変数を使用するにはどうすればよいですか？ set.seed(5) data <- ISLR::OJ data<-na.omit(data) dummies <- dummyVars(Purchase ~ ., data = data) data2 <- predict(dummies, newdata = data) split_factor
    r r-caret caret lda 2016-11-18

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    分類LDAとTFIDF

    私はテキストデータに対してマルチラベル分類を実行していました。TFIDFがLDAを大幅に上回っていることがわかりました。 TFIDF精度は約50％であり、LDAは約29％であった。 これは予期されているのですか、LDAがこれより優れていますか？
    machine-learning gensim lda text-classification 2016-12-06

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    PythonでLDAモデルから単語雲を生成する方法は？

    私は新聞記事に関するいくつかの話題モデリングを行い、Python3でgensimを使ってLDAを実装しました。今度は、トピックごとに上位20語を使用して、各トピックごとに単語クラウドを作成したいと考えています。私は単語を印刷してLDAモデルを保存することができますが、単語の雲を生成するためにさらに使用できる各トピックのトップワードを保存する方法はありますか？ 私はGoogleに試みましたが、関連す
    python lda word-cloud 2016-11-04

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    text2vecからトピック確率テーブルを取得する方法LDA

    text2vecパッケージのLDAトピックモデリングは素晴らしいです。これはtext2vecのLDAのコードが V1 V2 V3 V4 1 0.001025237 7.89E-05 7.89E-05 7.89E-05 2 0.002906977 0.002906977 0.014534884 0.002906977 3 0.003164557 0.003164557 0.003164557
    r lda text2vec 2016-11-27

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    SVMによるテキスト分類を行うための機能としてLDAのトピックモデリング情報を使用

    SVM分類器に供給される機能としてトピックモデリング情報を使用してテキスト分類を実行したいと考えています。そこで、データセットの2つのパーティションのコーラスが変更されているので、データセットのトレーニングパーティションとテストパーティションの両方でLDAを実行することで、トピックモデリング機能をどのように生成できるか疑問に思っていましたか？ 私は誤った仮定をしていますか？ scikit lear
    python classification svm lda 2016-12-06

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    gensim LDAモジュール：常に均一な局所分布を得る

    私は一連の文書を持っており、各文書のトピック分布を知りたい（トピック数の値が異なる）。私はthis questionからおもちゃプログラムを取った。 gensimから提供されたLDAを使用してから、テストデータをトレーニングデータとして与えて、トレーニングデータの各ドキュメントのトピックの分布を取得します。しかし、私はトピックの分布を常に統一しています。ここで は、私がここで import gen
    python lda gensim 2016-11-01

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    SKlearn LDLとGensim LDAのPerplexityの比較問題

    私はsklearnとgensimの両方でldaを適用しました。次に、保留データの混乱をチェックしました。 私はsklearnのperplexyのgensimと正の値の混乱のために否定的な値を得ています。どのようにそれらの値を比較するのですか？あなたがnp.exp(-1. * gensim_model.log_perplexity(train_corpus))を使用してgensimのパープレキシティ
    python scikit-learn nlp lda gensim 2016-11-10

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    Pythonのキーワードから類似のトピックのグループを見つけるには？

    PythonのNLTKを使用して、私はブログの投稿からunigrams、bigrams、trigrams、quadgramsを抽出することができました。私は、特定のブログ記事で議論されている適切なトピックを見つけるためにウェブサイト全体のコンテンツを視点に入れました。私は、このようなarticle_topic = [「犬の飼育」]今 、用語を「犬は繁殖」という使用と同様の長さの関連用語を見つけるた
    nlp nltk lda text-classification topic-modeling 2016-12-04
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