Zacznij terazZacznij za darmo

Ćwiczenie z LDA

Chcesz odkryć wspólne wątki związane z postacią Napoleona w swojej ulubionej nowej książce – „Folwark zwierzęcy". Napoleon to świnia, która przekonuje swoich towarzyszy do obalenia ludzkich przywódców, a ostatecznie sama zostaje nowym przywódcą Folwarku.

Wyodrębniono wszystkie zdania zawierające imię Napoleona – pig_sentences – oraz przygotowano stokenizowaną wersję tych zdań z usuniętymi słowami stopowymi i zastosowanym stemmingiem: pig_tokens. Przeprowadź LDA na tych zdaniach i przejrzyj najważniejsze słowa powiązane z wybranymi tematami.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Przeprowadź LDA na macierzy pig_matrix, identyfikując 10 tematów. Ustaw ziarno losowości na 1111, aby zapewnić odtwarzalność wyników.
  • Wyodrębnij macierz beta z wyników.
  • Przefiltruj macierz beta do tematu 2 i posortuj wartości malejąco według wartości beta.
  • Przefiltruj macierz beta do tematu 3 i posortuj wartości malejąco według wartości beta.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

library(topicmodels)
# Perform Topic Modeling
sentence_lda <-
  ___(___, k = ___, method = 'Gibbs', control = list(seed = ___))
# Extract the beta matrix 
sentence_betas <- ___(sentence_lda, matrix = "___")

# Topic #2
sentence_betas %>%
  ___(topic == ___) %>%
  arrange(-___)
# Topic #3
sentence_betas %>%
  ___(topic == ___) %>%
  arrange(-___)
Edytuj i uruchom kod