LDA の出力を比較する
これまでに、特定の話題数で LDA を1回だけ実行しました。そのモデルの整形済み出力 lda_out_tidy は、dtm_twitter とともにワークスペースに読み込まれています。ここで、話題数を 3 にして LDA を実行し、出力を比較しましょう。
> lda_out_tidy
# A tibble: 35,928 x 3
topic term beta
<int> <chr> <dbl>
1 1 flight 0.0343
2 1 time 0.0102
3 2 service 0.00882
4 1 plane 0.00688
5 1 trip 0.00614
6 2 customer 0.00604
7 1 delayed 0.00596
8 2 airline 0.00593
9 1 hours 0.00532
10 1 day 0.00499
# ... with 35,918 more rows
この演習はコースの一部です
Rで始めるテキスト分析
演習の手順
- 話題数を 3、サンプラーに Gibbs を指定して LDA を実行します（10 秒以上かかる場合があります）。
- 単語確率の行列を tidy 形式に変換します。
- 単語確率が高い順に話題を並べ替えます。
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 an LDA with 3 topics and a Gibbs sampler
lda_out2 <- ___(
___,
___,
___,
control = list(seed = 42)
)
# Tidy the matrix of word probabilities
lda_topics2 <- ___ %>%
___(___)
# Arrange the topics by word probabilities in descending order
___ %>%
___(___)