Dopasowywanie modelu LDA

Czas uruchomić swój pierwszy model tematyczny! Jak omówiono wcześniej, trzy dodatkowe argumenty funkcji LDA() są kluczowe dla prawidłowego działania modelu. Pamiętaj, że wywołanie funkcji LDA() może zająć około 10 sekund. Pakiety tidyverse i tidytext oraz zbiór danych tidy_twitter są już wczytane.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do analizy tekstu w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Wczytaj pakiet topicmodels.
Przekształć liczby wystąpień słów w tweetach na macierz DTM.
Uruchom model LDA z 2 tematami, używając próbnika Gibbsa.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Load the topicmodels package
___

# Cast the word counts by tweet into a DTM
dtm_twitter <- ___ %>% 
  ___(___) %>% 
  ___(___)

# Run an LDA with 2 topics and a Gibbs sampler
lda_out <- LDA(
  ___,
  k = ___,
  method = ___,
  control = list(seed = 42)
)

Edytuj i uruchom kod