问题描述
我能够使用 R 中的 topicmodels 包计算拟合 LDA 模型的主题比例，使用伽马矩阵，来自 VEM 和固定 VEM 采样方法。但是，当涉及到 Gibbs 采样时，当我做完全相同的事情来计算主题比例时，即使用 tidytext 和 slice_max 函数来处理 gamma 矩阵时，它产生的数据结构比 Document Term Matrix 的文档多得多用作输入。具体来说，有 27599 个文档（实际上是预处理的推文），它返回一个 41000 个或多或少的列表，其中包含每个文档最常见的主题。当我对其他 2 个矩阵进行处理时，它会根据所提供数据的维度返回一个包含 27599 个项目的列表。伽马矩阵的维数都相等（VEM、固定 VEM、Gibbs）。我在这里错过了什么？
解决方法
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