我可以手动重新排序LDA_Gibbs主题模型吗

如何解决我可以手动重新排序LDA_Gibbs主题模型吗

我有一个来自topicmodels库的LDA_Gibbs主题模型。 我也有LDAvis交互式可视化。

我的问题是；在LDA对象和LDAvis中，主题的顺序不同。

我想让一个映射到另一个（不在乎哪个）。 到目前为止，我的方法无效：

ldavis_data <- fromJSON(json_lda)
topic_order <- ldavis_data$topic.order
lda@gamma[order(topic_order),]
lda@beta[,order(topic_order)]

inspired by this github issue - a different topic model package though

但是，这完全掩盖了我的LDA对象。

没有reprex / MWE（但是，我可以链接.rds文件）-但是可以看到glimpse（lda）：

<snip>
..@ beta  :num [1:45,1:333...]
..@ gamma :num [1:111...,1:45]
</snip>

现在，我将ldavis主题手动映射到LDA（）对象并行。

----编辑----

我找到了一个合理的权宜之计，几乎： 我的进一步分析依赖于tidytext的tidy.LDA函数，因此我可以添加主题词映射的正确顺序，如下所示：

# terms to topics
tidy(lda,matrix = "beta") %>%
  # probably unnecessary,but make sure we're in topic order
  arrange(topic) %>%
  # turn topics into a factor,with levels according to new order
  mutate(topic = factor(topic,levels = topic_order) %>%
  # group by new factor order
  group_by(topic) %>%
  # make the current group id the current topic
  mutate(topic = cur_group_id()) %>%
  # dont forget! had me scratching my head for a few minutes
  ungroup

# documents to topics
tidy(lda,matrix = "gamma") %>%
  arrange(topic) %>%
  mutate(topic = factor(topic,levels = topic_order) %>%
  group_by(topic) %>%
  mutate(topic = cur_group_id()) %>%
  ungroup

是的，也适用于文档映射。现在将它们折叠为一个函数;）

解决方法

将我的编辑重新发布为答案，但还不愿意接受它。

我肯定会得到想要的结果；但不是我想要的如何。

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我找到了一个合理的权宜之计，几乎： 我的进一步分析依赖于tidytext中的tidy.LDA()函数，因此我可以像这样添加主题词映射的正确顺序：

# terms to topics
tidy(lda,matrix = "beta") %>%
  # probably unnecessary,but make sure we're in topic order
  arrange(topic) %>%
  # turn topics into a factor,with levels according to new order
  mutate(topic = factor(topic,levels = topic_order) %>%
  # group by new factor order
  group_by(topic) %>%
  # make the current group id the current topic
  mutate(topic = cur_group_id()) %>%
  # dont forget! had me scratching my head for a few minutes
  ungroup

# documents to topics
tidy(lda,matrix = "gamma") %>%
  arrange(topic) %>%
  mutate(topic = factor(topic,levels = topic_order) %>%
  group_by(topic) %>%
  mutate(topic = cur_group_id()) %>%
  ungroup

是的，也适用于文档映射。现在将它们折叠为一个函数;）