我是典型的、普通的、日常的 R 用户。在 R 中，lda 中的 lda.collapsed.gibbs.sampler 非常有用tha 包使用折叠的 Gibbs 采样器来拟合潜在 Dirichlet 分配 (LDA) 模型，并使用 Gibbs 采样的最后一次迭代时的状态返回潜在参数的点估计。

这个函数还有一个很棒的参数compute.log.likelihood，当设置为TRUE时，会导致采样器计算日志 每次扫描后单词的可能性(在常数因子内) 变量。 这对于评估收敛性和比较不同的 LDA 模型(针对不同数量的主题计算)很有用。

如果vowpal_wabbit's LDA中有这样的选项，我很感兴趣模型？

最佳答案

运行 vw -h --lda 1 时，帮助会提供以下参数。 metrics 参数默认关闭。 它用于计算实现的主题连贯性 here . 尝试通过传递 --metrics 1

Latent Dirichlet Allocation:
  --lda arg                             Run lda with <int> topics

  --lda_alpha arg (=0.100000001)        Prior on sparsity of per-document topic
                                        weights
  --lda_rho arg (=0.100000001)          Prior on sparsity of topic 
                                        distributions
  --lda_D arg (=10000)                  Number of documents
  --lda_epsilon arg (=0.00100000005)    Loop convergence threshold
  --minibatch arg (=1)                  Minibatch size, for LDA
  --math-mode arg (=0)                  Math mode: simd, accuracy, fast-approx
  --metrics arg (=0)                    Compute metrics

或者直接跳转到source code of vw utility .

可以找到展示大多数参数的有用演示文稿 here .

https://stackoverflow.com/questions/31561067/