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トピックに基づいて不正行為者を見つける

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、ldamodelcorpus 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、dictionarycorpus、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。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ不正検知

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Run get_topic_details function and check the results
print(get_topic_details(____, ____))
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