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LDA 결과 검토

주요 인물인 Napoleon을 언급한 Animal Farm의 문장들에 대해 5개의 토픽을 가진 토픽 모델 napoleon_model을 구축했어요. 각 토픽의 상위 단어와 상위 문장을 5명의 현지 필자가 검토했고, 각 토픽의 주제를 제공했습니다.

결과를 마무리하기 위해 토픽에 대한 요약 통계를 준비하세요. 이 요약 값들을 주제와 함께 상사에게 검토 자료로 제출할 예정입니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 자연어 처리 입문

강의 보기

연습 안내

  • 토픽 모델 napoleon_model에서 gamma 행렬을 추출하세요.
  • dplyr 함수를 사용해 각 문장에서 가장 높은 토픽을 나타내는 tibble grouped_gammas를 만드세요.
  • grouped_gammas를 사용해 각 토픽과 가장 유사한 문장의 개수를 세세요.
  • grouped_gammas를 사용해 각 토픽의 평균 gamma 값을 계산하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Extract the gamma matrix 
gamma_values <- tidy(___, matrix = ___)
# Create grouped gamma tibble
grouped_gammas <- gamma_values %>%
  ___(document) %>%
  ___(desc(gamma)) %>%
  ___(1) %>%
  ___(topic)
# Count (tally) by topic
grouped_gammas %>% 
  ___(topic, sort=TRUE)
# Average topic weight for top topic for each sentence
grouped_gammas %>% 
  ___(avg=mean(gamma)) %>%
  ___(desc(avg))
코드 편집 및 실행