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、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。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ不正検知
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(____, ____))