Rà soát kết quả LDA
Bạn đã xây dựng một mô hình chủ đề, napoleon_model, với 5 chủ đề cho các câu trong cuốn Animal Farm có nhắc đến nhân vật chính Napoleon. Bạn đã mời 5 tác giả địa phương xem xét các từ và câu hàng đầu cho từng chủ đề, và họ đã cung cấp chủ đề (theme) cho mỗi topic.
Để hoàn thiện kết quả, hãy chuẩn bị một số thống kê tóm tắt về các chủ đề. Bạn sẽ trình bày các giá trị tóm tắt này cùng với các theme cho sếp xem xét.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên với R
Hướng dẫn bài tập
- Trích xuất ma trận gamma từ mô hình chủ đề
napoleon_model. - Sử dụng các hàm của
dplyrđể tạo một tibble về topic đứng đầu trong mỗi câu, gọi làgrouped_gammas. - Dùng
grouped_gammasđể đếm số câu phù hợp nhất với mỗi topic. - Dùng
grouped_gammasvà tính giá trị gamma trung bình cho mỗi topic.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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))