この演習では、トピックモデルの結果を元のデータにひも付けます。ここまでで、トピック3に関連するものすべてにフラグを立てる方針だと分かりました。ただし、実際にはそれほど単純ではありません。ここでは、ldamodel と corpus を引数に取り、各行のテキストに対するトピックの詳細を取得する関数 get_topic_details() が用意されています。この関数を使うと、結果を元のデータに追加できます。モデル結果の扱い方について、コースの範囲を超える詳細を知りたい場合は、この記事をぜひご覧ください。

利用できるのは、dictionary と corpus、テキストデータの text_clean、そしてモデル結果の ldamodel です。get_topic_details() も定義済みです。

トピックに基づく不正検知のフラグ付け

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