Diễn giải chủ đề

Nhập môn Phân tích Văn bản bằng R

Maham Faisal Khan

Senior Data Science Content Developer

Hai chủ đề

lda_topics <- LDA(
  dtm_review,
  k = 2,
  method = "Gibbs",
  control = list(seed = 42)
) %>% 
  tidy(matrix = "beta")

word_probs <- lda_topics %>% 
  group_by(topic) %>% 
  slice_max(beta, n = 15) %>% 
  ungroup() %>%
  mutate(term2 = fct_reorder(term, beta))

Hai chủ đề

ggplot(
  word_probs, 
  aes(
    term2, 
    beta, 
    fill = as.factor(topic)
  )
) +
  geom_col(show.legend = FALSE) +
  facet_wrap(~ topic, scales = "free") +
  coord_flip()

Ba chủ đề

lda_topics2 <- LDA(
  dtm_review,
  k = 3,
  method = "Gibbs",
  control = list(seed = 42)
) %>% 
  tidy(matrix = "beta")

word_probs2 <- lda_topics2 %>% 
  group_by(topic) %>% 
  slice_max(beta, n = 15) %>% 
  ungroup() %>%
  mutate(term2 = fct_reorder(term, beta))

Ba chủ đề

ggplot(
  word_probs2, 
  aes(
    term2, 
    beta, 
    fill = as.factor(topic)
  )
) +
  geom_col(show.legend = FALSE) +
  facet_wrap(~ topic, scales = "free") +
  coord_flip()

Bốn chủ đề

Nghệ thuật chọn mô hình

Thêm các chủ đề khác nhau là tốt
Lặp lại chủ đề là quá mức
Đặt tên theo tổ hợp các từ có xác suất cao

Hãy thực hành!

Nhập môn Phân tích Văn bản bằng R