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text2vecとtopicmodelsは、LDAに適したパラメータ設定で同様のトピックを生成できますか？

私は、異なるパッケージの結果、したがってアルゴリズムがどのように異なっているのか、同様のトピックを生成するためのパラメータを設定できるのかどうか疑問に思っていました。私は特にパッケージtext2vecとtopicmodelsを見ました。これらのパッケージで生成された10のトピック（用語についてはコードセクションを参照）を比較するために以下のコードを使用しました。私は、同様の意味を持つトピックの集

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トピックモデリング

私は6000レコードのそれぞれがスポーツやニュースなどと関連しているトピックを与えたいというメッセージを表すExcelのシートを持っています。そして、私はそれを文の中の単語から把握したい。私はコーディングなしの結果を持つ簡単なプログラムがほしいと思うだけで、それは私の修士論文のタスクの小さな部分であるので、Excelシートをカテゴリを取得します

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LDAvisで生成されたトピックの事後確率を特定の文書で見つけることは可能ですか？どうすればいい？

質問からも分かるかもしれませんが、私はRにはかなり新しいので、これについて少し助けてもらえます。トピックモデルを作成するときは、以下の（A）と（B）のLDAとLDAvisコードを試しました。（A）のLDAは、他のデータセットの変数を使って回帰を実行していた私のコーパス内の各文書で発生する事後確率を見つけることができます。（B）、LDAvisを使用したトピック生成アプローチは、（A）よりも「よ

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Cytoscape.jsのノード間のリンク距離を指定する方法は？

私はCytoscape.jsを初めて使用しているため、何かが明らかに欠けている可能性があります。 D3.jsでこれを行う方法はわかりましたが、多数のノードのクラスタリングを表示するには、 1,000）、リンクを視覚化する必要はありません。正しい方向に私を指して、事前におかげで...

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R：topicmodels、2つの似たような文書、1つのコードは、もう1つはdoesnt、もう1つは

私はtopicmodelコードを実行すると非常に奇妙なエラーが発生します。基本的に私はユーザーのコメントを持つ.csvファイルを持っています。私は各コメントが1つのドキュメントであるdtmを作成したいと思います。私は8kのコメントのサンプルを取って、その上に次のコードを使用： > #LOAD LIBRARYS > > library(tm) > library(SnowballC) >

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R topicmodels LDA

私はLDAをテスト目的で2つのドキュメント（文章）の小さなコーパスで実行しています。以下のコードは、入力文書が与えられても合理的ではないトピック用語と文書 - トピックの分布を返します。まったく同じ結果をPythonの妥当な結果で実行しています。ここで何が間違っているのですか？次のようにPythonのから library(topicmodels) library(tm) d1 <- "

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LDA用語のリストではなく数字のリストを作成するトピックモデル

私はこれに非常に新しいので、証明書プログラムのコースのプロジェクトに取り組んでいます。 PubmedデータベースとEmbaseデータベースから参考文献レコードを取得して取得した.csvデータセットがあります。 1034行あります。しかし、いくつかの列がありますが、私はただ1つの列から抽象的な列を作成し、いくつかのレコードに要約を持たないトピックモデルを作成しようとしています。私はいくつかの処理（ス

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tidy eval（substr（expr）、envir、enclos）のエラー：バインディングが見つかりません： 'Var1'

私のデータセットのLDAモデルの結果にtidy関数を適用すると、次のエラーが発生します。 eval（substitute（expr）、envir、enclos）：バインディングが見つかりません： 'Var1' "関連するプレスの例で使用すると、以下のように同じエラーが発生します。私はdevtools :: install_github（ "juliasilge/tidytext"）を使ってtidy

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1：nrow（counts）：長さ0の引数でエラーが発生する理由

Rでtopicmodelsパッケージを使用してトピックモデリングを行っています。私はCorpusオブジェクトを作成しています。基本的な前処理を行い、DocumentTermMatrix ： library(topicmodels) #Set parameters for Gibbs sampling burnin <- 4000 iter <- 2000 thin <- 500 see

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R LDAトピックモデルデルタの後ろを取得する方法

私はRパッケージtopicmodelsを使ってLDAを実行しました。私は、私の理解では、トピックに対する単語のディリクレのパラメータであるデルタの値を取得しようとしています。しかし、私は値にアクセスすることができませんでした。私は単にslot(LDA,"alpha")ある [email protected]@delta または slot([email protected],"delta")