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<p>我正在使用在线LDA来执行一些主题建模任务。我使用的核心代码基于原始在线LDA论文:Hoffman,Blei和Bach,“潜在Dirichlet分配的在线学习”,NIPS,2010。代码可以在:<a href="https://github.com/blei-lab/onlineldavb" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/blei-lab/onlineldavb</a>上找到。在</p> <p>我用的是大约167000份文件。代码生成lambda文件作为输出,我用它来生成主题(<a href="https://github.com/wellecks/online_lda_python" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/wellecks/online_lda_python</a>,打印主题.py)。但我不确定如何使用它来查找有关新测试数据的主题(类似于model.get_document_主题在gensim)。 请帮助解决我的困惑。在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>在代码中,您已经有足够的代码来完成此操作。您所拥有的是lambda(单词topic矩阵),您想要计算的是gamma(文档主题矩阵)。</p> <p>您只需要在文档上调用^{{cd1>},结果是主题向量。可以通过从中剥离^{{cd2>}来提高性能,因为这些仅需更新lambda。结果是一个函数,它只会推断模型的主题向量。</p> <p>您不需要更新模型,因为您没有训练它,这是^{cd3>}调用^{{cd4>}之后所做的。</p>
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