如何在结构主题建模R-package中绘制文档主题分布？

Question

如果我使用python Sklearn进行LDA主题建模，则可以使用transform函数获取LDA结果的“文档主题分布”，如下所示：

document_topic_distribution = lda_model.transform(document_term_matrix)

现在，我还尝试了R结构主题模型（stm）包，但我希望得到相同的结果。 stm软件包中是否有任何功能可以产生相同的结果（文档主题分发）？ 我有如下创建的stm对象：

stm_model <- stm(documents = out$documents, vocab = out$vocab,
                       K = number_of_topics, data = out$meta, 
                       max.em.its = 75, init.type = "Spectral" )

但是我没有发现如何从该对象中获得所需的分布。 该文档并没有真正帮助我。

Answer 1

正如emilliman5所指出的那样，您的stm_model提供了对模型基础参数的访问，如文档所示。

实际上， theta参数是

“按主题数划分的文档数”主题比例矩阵。

这需要一些语言上的解析：它是一个N_DOCS x N_TOPICS矩阵，即，它具有N_DOCS行，每个文档一个，以及N_TOPICS列，每个主题一个。 值是主题比例，即，如果stm_model[1, ] == c(.3, .2, .5) ，则意味着文档1为主题30的1％，主题2的20％和主题3的50％。

要找出哪个主题主导文档，您必须找到最大值的（列！）索引，该索引可以通过例如使用MARGIN=1调用apply来检索，该索引基本上说“逐行执行”； which.max只是返回最大值的索引：

apply(stm_model$theta, MARGIN=1, FUN=which.max)