从LDA主题模型生成文档

Question

我正在从一组文档中学习主题模型，效果很好。但我想知道是否有任何现有系统实际上会根据模型中的主题和单词生成new文档。

即。假设我想要一个主题 0 的新文档，根据我的主题选择（或多个选择）的一些输入，Gensim/MALLET/其他工具实际上会生成一个新文档吗？或者这是一个自行解决的问题？

假设我有两个主题：

topic #0: 0.009*river + 0.008*lake + 0.006*island + 0.005*mountain + 0.004*area + 0.004*park + 0.004*antarctic + 0.004*south + 0.004*mountains + 0.004*dam
topic #1: 0.026*relay + 0.026*athletics + 0.025*metres + 0.023*freestyle + 0.022*hurdles + 0.020*ret + 0.017*divisão + 0.017*athletes + 0.016*bundesliga + 0.014*medals

是否有任何工具可以获取“主题 0: .5，主题 1: .5，长度：7” 并很好地生成如下文档：

island freestyle river south medals mountains area

或者类似的东西？如果它已经存在，我不想重复它。

Answer 1

您阅读过 Mallet 网站上的开发者指南和教程吗？它概述了如何创建具有特定主题的高概率的文档：

    StringBuilder topicZeroText = new StringBuilder();
    Iterator<IDSorter> iterator = topicSortedWords.get(0).iterator();

    int rank = 0;
    while (iterator.hasNext() && rank < 5) {
        IDSorter idCountPair = iterator.next();
        topicZeroText.append(dataAlphabet.lookupObject(idCountPair.getID()) + " ");
        rank++;
    }

这段代码创建了一个很有可能成为主题 0 的新文档。这段代码可以很容易地修改为包含多个主题并具有一定的长度。