Zacznij terazZacznij za darmo

Przypisywanie tematów do dokumentów

Tworzenie modeli LDA nie ma sensu, jeśli nie potrafisz interpretować i wykorzystywać ich wyników. Otrzymujesz wyniki działania modelu LDA, sentence_lda, na zbiorze zdań pig_sentences. Aby w pełni zrozumieć rezultaty analizy LDA, musisz zbadać zarówno macierz beta – zawierającą najważniejsze słowa dla każdego tematu – jak i macierz gamma – zawierającą dominujące tematy dla każdego dokumentu.

Wykorzystaj swoją wiedzę o tych dwóch macierzach: wyodrębnij wyniki dla konkretnego tematu i sprawdź, czy dane wyjściowe spełniają oczekiwania.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Utwórz tibble dla macierzy beta i gamma.
  • Zbadaj temat 5, sprawdzając najważniejsze słowa dla tego tematu – posortuj wyniki malejąco według wartości beta.
  • Zbadaj temat 5, sprawdzając, które zdania najlepiej do niego pasują – posortuj wyniki malejąco według wartości gamma.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Extract the beta and gamma matrices
sentence_betas <- tidy(sentence_lda, ___ = "___")
sentence_gammas <- tidy(sentence_lda, ___ = "___")

# Explore Topic 5 Betas
___ %>%
  ___(topic == ___) %>%
  arrange(-___)

# Explore Topic 5 Gammas
___ %>%
  ___(topic == ___) %>%
  arrange(-___)
Edytuj i uruchom kod