Kom igångKom igång gratis

LDA-övning

Du är nyfiken på de gemensamma teman kring karaktären Napoleon i din favoritbok, Djurfarmen. Napoleon är en gris som övertalar sina kamrater att göra uppror mot sina mänskliga ledare – och som så småningom själv blir Djurfarmens nye ledare.

Du har extraherat alla meningar som nämner Napoleons namn, pig_sentences, och skapat en tokeniserad version av dessa meningar med stoppord borttagna och stemming genomförd, pig_tokens. Utför LDA på dessa meningar och granska de vanligaste orden kopplade till några av ämnena.

Den här övningen är en del av kursen

Introduktion till naturlig språkbehandling i R

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Utför LDA på pig_matrix och identifiera 10 ämnen. Ange ett slumpmässigt frö på 1111 för reproducerbarhet.
  • Extrahera beta-matrisen från resultaten.
  • Filtrera beta-matrisen till enbart ämne 2 och sortera värdena i fallande ordning efter beta-värde.
  • Filtrera beta-matrisen till enbart ämne 3 och sortera värdena i fallande ordning efter beta-värde.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

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(-___)
Redigera och kör kod