主题建模
在文本挖掘中，我们经常收集一些文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将其分成自然组，以便我们可以分别理解它们。主题建模是对这些文档进行无监督分类的一种方法，类似于对数字数据进行聚类，即使我们不确定要查找什么，也可以找到自然的项目组。
潜在狄利克雷分配（LDA）是拟合主题模型特别流行的方法。它将每个文档视为主题的混合体，并将每个主题看作是单词的混合体。这允许文档在内容方面相互“重叠”，而不是分离成离散的组，以反映自然语言的典型用法。
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结合主题建模的文本分析流程图。topicmodels包采用Document-Term Matrix作为输入，并生成一个可以通过tidytext进行处理的模型，以便可以使用dplyr和ggplot2对其进行处理和可视化。
潜在狄利克雷分配
潜在Dirichlet分配是主题建模中最常用的算法之一。没有深入模型背后的数学，我们可以理解它是由两个原则指导的。
每个文档都是主题的混合体。我们设想每个文档可能包含来自几个主题的文字，特别是比例。例如，在双主题模型中，我们可以说“文档1是90％的主题A和10％的主题B，而文档2是30％的主题A和70％的主题B.”
每个主题都是词汇的混合。例如，我们可以想象一个美国新闻的两个主题模型，一个话题是“政治”，一个是“娱乐”。政治话题中最常见的词语可能是“总统”，“国会”和“政府“，而娱乐主题可以由诸如”电影“，”电视“和”演员“之类的词组成。重要的是，话题可以在话题之间共享;像“预算”这样的词可能同时出现在两者中。
LDA是一种同时估计这两种情况的数学方法：查找与每个主题相关的单词混合，同时确定描述每个文档的主题混合。这个算法有很多现有的实现，我们将深入探讨其中的一个。
library(topicmodels)data("AssociatedPress")AssociatedPress : term frequency (tf)
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我们可以使用LDA()topicmodels包中的函数设置k = 2来创建两个主题的LDA模型。
实际上几乎所有的主题模型都会使用更大的模型k，但我们很快就会看到，这种分析方法可以扩展到更多的主题。
此函数返回一个包含模型拟合完整细节的对象，例如单词如何与主题关联以及主题如何与文档关联。
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