主要内容

变换

将文档转换为低维空间

页面上倒塌

句法

DScores = Transform（LSAMDL，文档）
DScores =变换（LSAMDL，BAG）
dscores =变换(lsaMdl计数)
dscores =变换(ldaMdl、文档)
dscores =变换(ldaMdl袋)
dscores =变换(ldaMdl计数)
dscores =变换(___、名称、值)

描述

例子

dscores.=变换（lsaMdl那文件）将文档转换为潜在语义分析（LSA）模型的语义空间lsaMdl．

dscores.=变换（lsaMdl那包）转换由单词袋或N-r克模型表示的文件包进入LSA模型的语义空间lsaMdl．

dscores.=变换（lsaMdl那算）将单词矩阵表示的文档转换为LSA模型的语义空间lsaMdl．

例子

dscores.=变换（ldamdl.那文件）将文档转换为LDA模型的潜在Dirichlet分配(LDA)主题概率空间ldamdl.．的行dscores.是文件的混合物表示的主题。

dscores.=变换（ldamdl.那包）转换由单词袋或N-r克模型表示的文件包进入LDA模型的LDA主题概率空间ldamdl.．

例子

dscores.=变换（ldamdl.那算）将单词计数矩阵表示的文档转换为LDA模型的LDA主题概率空间ldamdl.．

dscores.=变换（___那名称，价值）使用一个或多个名称值对参数指定其他选项。如果输入模型是一个，则这些名称值对仅适用ldamodel.对象。

例子

全部收缩

打开生活的脚本

加载示例数据。文件sonnetspreprocessed.txt.txt.包含Precrocessed版本的莎士比亚的十四行诗。该文件每行包含一个十四行诗，单词由空格分隔。从中提取文本sonnetspreprocessed.txt.txt.，将文本拆分为换行符的文档，然后授权文档。

filename =.“sonnetsPreprocessed.txt”;str =提取文件（文件名）;textdata = split（str，newline）;文档= tokenizeddocument（textdata）;

创建一个词袋模型使用Bagofwords.．

BAG = BAGOFWORDS（文件）
BAG =具有属性的BagofWords：Counts：[154x3092双]词汇：[“最公平”“生物”“欲望”......] Numwords：3092 NumFocuments：154

适合20个组件的LSA模型。

numCompnents = 20;numCompnents mdl = fitlsa(袋)
MDL = Lsamodel具有属性：NumComponents：20个组件重量：[2.7866E + 03 515.5889 443.6428 316.6428 316.4191 ......] DocumentCores：[154x20 Double] Wordcores：[3092x20双]词汇：[“最公平”“生物”“欲望”......] featuretrentryengexponent：2

使用变换将前10个文档转换为LSA模型的语义空间。

dscores =变换(mdl、文档(1:10))
dscores =10×205.6059 -1.8559 0.9286 -0.7086 -0.4652 -0.8340 0.6751 0.0611 0.2268 1.9320 -0.7289 -1.0864 0.7131 -0.0571 -0.3401 0.0940 -0.4406 1.7507 -1.1534 0.1785 7.3069 -2.3578 1.8359 -2.3442 -1.5776 -2.0310 0.7948 1.3411 -1.1700 1.8839 0.0883 0.4734 -1.1244 0.67951.3585 -0.0247 0.3627 -0.5414 -0.0272 -0.0114 7.1056 -2.3508 -2.8837 -1.0688 -0.3462 -0.6962 0.0334 -0.0472 0.4916 0.6496 -1.1959 -1.0171 -0.4020 1.2953 -0.4583 0.5984 -0.3890 1.1780 0.6413 0.6575 8.6292 -3.0471 -0.8512 -0.4356 -0.30550.4671 -1.4219 -0.8454 -0.8270 0.4122 2.2082 -1.1770 1.7775 -2.2344 -2.7813 1.4979 0.7486 -2.0593 0.6376 1.0721 1.0434 1.7490 0.8703 -2.2315 -1.1221 0.2848 -2.0522 -0.6975 1.7191 -0.2852 0.8879 0.9950 -0.5555 0.8842 -0.0360 1.0050 0.4158 0.5061 0.9602 0.4672 6.8358-2.0806 -3.3798 -1.0452 -0.2075 2.0970 -0.4477 0.2080 0.9532 1.6203 0.6653 0.0036 1.0825 0.6396 -0.2154 -0.0794 0.7108 1.8007 -4.0326 -0.3872 2.3847 0.3923 -0.4323 -1.53​​40 0.4023 -1.0396 -1.0326 0.3776 0.2101 -1.0944 -0.7513 -0.2894 0.4303 0.1864 0.4922 0.4844 0.5191 -0.2378 0.9528 0.4817 3.7925 -0.3941 -4.4610 -0.4930 0.4651 0.3404 -0.5493 0.1470 0.5065 0.2566 0.3394 -1.1529 -0.0391 -0.8800 -0.4712 0.9672 0.5457 -0.3639 -0.3085 0.5637 4.6522 0.7188 -1.1787 -0.8996 0.3360 0.4531 -0.1935 0.3328  -0.8640 -1.6679 -0.8056 -2.1993 0.1808 0.0163 -0.9520 -0.8982 0.6603 3.6451 1.2412 1.9621 8.8218 -0.8168 -2.5101 1.1197 -0.8673 -1.2336 0.0768 0.1943 -0.7629 -0.1222 0.3786 1.1611 0.2326 0.3415 -0.3327 -0.3792 1.7554 0.2526 -2.1574 -0.0193
打开生活的脚本

在此示例中重现结果，设置rng到“默认”．

rng (“默认”）

加载示例数据。文件sonnetspreprocessed.txt.txt.包含Precrocessed版本的莎士比亚的十四行诗。该文件每行包含一个十四行诗，单词由空格分隔。从中提取文本sonnetspreprocessed.txt.txt.，将文本拆分为换行符的文档，然后授权文档。

filename =.“sonnetsPreprocessed.txt”;str =提取文件（文件名）;textdata = split（str，newline）;文档= tokenizeddocument（textdata）;

创建一个词袋模型使用Bagofwords.．

BAG = BAGOFWORDS（文件）
BAG =具有属性的BagofWords：Counts：[154x3092双]词汇：[“最公平”“生物”“欲望”......] Numwords：3092 NumFocuments：154

适合具有五个主题的LDA模型。

numTopics = 5;numTopics mdl = fitlda(袋)
初始主题分配在0.102958秒内采样。===================================================================================== |迭代|每个时间|相对|训练|主题|主题||| iteration | change in | perplexity | concentration | concentration | | | (seconds) | log(L) | | | iterations | ===================================================================================== | 0 | 0.00 | | 1.212e+03 | 1.250 | 0 | | 1 | 0.01 | 1.2300e-02 | 1.112e+03 | 1.250 | 0 | | 2 | 0.02 | 1.3254e-03 | 1.102e+03 | 1.250 | 0 | | 3 | 0.01 | 2.9402e-05 | 1.102e+03 | 1.250 | 0 | =====================================================================================
mdl = ldamodel具有属性：numtopics：5个字复制：1个主题：1.2500 CorpustopicProbability：[0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000] DocumentTopicProbabilitience：[154x5双]主题点：[3092x5双]词汇：[“公平”“生物”......是主题订单：'初始合适概率'fitinfo：[1x1 struct]

使用变换将文档转换为主题概率的向量。您可以使用堆叠的条形图可视化这些混合物。查看前10个文件的主题混音。

主题模糊=变换（MDL，文档（1:10））;图Barh（主题模拟，'堆积') xlim([0 1]) title(“主题混音”)包含(“主题概率”) ylabel (“文档”） 传奇（“主题”+字符串(1:numTopics),“位置”那“东北朝”）

图包含轴对象。具有标题主题混合的轴对象包含5个类型栏的对象。这些对象代表主题1，主题2，主题3，主题4，主题5。

打开生活的脚本

加载示例数据。sonnetsCounts.mat包含一个单词计数矩阵和相应的词汇预处理版本的莎士比亚十四行诗。

加载sonnetsCounts.mat大小(数量)
ans =.1×2154 3092

适合20个主题的LDA模型。在此示例中重现结果，设置rng到“默认”．

rng (“默认”）numtopics = 20;mdl = fitlda（计数，numtopics）
初始主题分配在0.13535秒内采样。===================================================================================== |迭代|每个时间|相对|训练|主题|主题||| iteration | change in | perplexity | concentration | concentration | | | (seconds) | log(L) | | | iterations | ===================================================================================== | 0 | 0.03 | | 1.159e+03 | 5.000 | 0 | | 1 | 0.05 | 5.4884e-02 | 8.028e+02 | 5.000 | 0 | | 2 | 0.04 | 4.7400e-03 | 7.778e+02 | 5.000 | 0 | | 3 | 0.03 | 3.4597e-03 | 7.602e+02 | 5.000 | 0 | | 4 | 0.03 | 3.4662e-03 | 7.430e+02 | 5.000 | 0 | | 5 | 0.03 | 2.9259e-03 | 7.288e+02 | 5.000 | 0 | | 6 | 0.03 | 6.4180e-05 | 7.291e+02 | 5.000 | 0 | =====================================================================================
mdl = ldamodel具有属性：numtopics：20字复制：1个题复杂：5个主张：5 CorpustopicProbability：[0.0500 0.0500 0.0500 0.0500 0.0500 ...] DocumentTopicProbability：[154x20双]主题​​页：[3092x20双]词汇：[“1”“2”“3“”4“”5“......]主题订单：'初始适合概率'fitinfo：[1x1 struct]

使用变换将文档转换为主题概率的向量。

主题模糊=转换（MDL，Counts（1:10，:)）
topicMixtures =10×200.0167 0.0035 0.1645 0.0977 0.0433 0.0833 0.0987 0.0033 0.0299 0.0234 0.0033 0.0345 0.0235 0.0958 0.0667 0.0519 0.0833 0.0300 0.0711 0.0544 0.0116 0.0044 0.0033 0.0033 0.0431 0.0053 0.0145 0.0421 0.0971 0.0033 0.0040 0.1632 0.1784 0.0937 0.0683 0.0398 0.0954 0.0037 0.0293 0.0482 0.01078 0.0064 0.06120.0036 0.0176 0.0036 0.0464 0.0906 0.1169 0.0888 0.1115 0.1180 0.0607 0.0055 0.0962 0.2403 0.0033 0.0296 0.1613 0.0164 0.0955 0.0163 0.0045 0.0415 0.0404 0.0342 0.0176 0.0417 0.0642 0.0033 0.0676 0.0341 0.0341 0.0948 0.0038 0.01099 0.0187 0.0560 0.01045 0.0356 0.0668 0.1196 0.0038 0.0931 0.06260.0445 0.0035 0.1167 0.0034 0.0446 0.0583 0.1268 0.01135 0.0034 0.0047 0.0993 0.0909 0.0582 0.0308 0.0887 0.0856 0.0034 0.1720 0.0764 0.0090 0.0180 0.0325 0.1213 0.0036 0.0036 0.0505 0.0472 0.0348 0.0477 0.0039 0.0038 0.0122 0.0041 0.0036 0.1605 0.1487 0.0465 0.0043 0.0033 0.1248 0.0033 0.0299 0.0033 0.01699 0.06950.0033 0.0039 0.0620 0.0833 0.0040 0.0700 0.0033 0.1479 0.0033 0.0433 0.0412 0.0387 0.0555 0.0165 0.0166 0.0433 0.0033 0.0038 0.0048 0.0033 0.0473 0.0474 0.1290 0.1107 0.0089 0.0112 0.0167 0.1555 0.2423 0.0040 0.0362 0.0035 0.1117 0.0304 0.0034 0.1248 0.0439 0.0340 0.0168 0.0714 0.0034 0.0214 0.0056 0.0449 0.1438 0.0036 0.0290 0.0980 0.0304

输入参数

全部收缩

输入LSA模型，指定为一个lsaModel对象。

输入LDA模型，指定为一个ldamodel.对象。

输入文档，指定为atokenizedDocument数组、字的字符串数组或字符向量的单元格数组。如果文件是A.tokenizedDocument，那么它一定是一个列向量。如果文件是字符向量的字符串数组或单元格数组，则它必须是单个文档的一行单词。

提示

为确保该功能不会丢弃有用信息，必须使用用于预处理用于训练模型的文档的相同步骤进行预处理输入文档。

输入袋式袋或n-grams模型，指定为aBagofwords.对象或一个Bagofngrams.对象。如果包是A.Bagofngrams.对象，然后该函数将每个n-gram视为单个单词。

单词频率计数，指定为非负整数的矩阵。如果您指定'documentsin'成为'行'，那么值计数(i, j)对应于次数j词汇的单词出现在一世文件。否则，值计数(i, j)对应于次数一世词汇的单词出现在j文件。

名称 - 值参数

指定可选的逗号分离对名称，价值参数。姓名是参数名称和价值为对应值。姓名必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

例子:“IterationLimit”,200年将迭代限制设置为200。

笔记

如果输入模型是一个，则这些名称值对仅适用ldamodel.对象。

单词计数矩阵中的文档取向，指定为逗号分隔对组成'documentsin'和以下之一：

  • '行'- 输入是单词计数的矩阵，具有与文档相对应的行。

  • '列'-输入是一个转置的字数矩阵，其列对应于文档。

此选项仅适用于将输入文档指定为单词计数矩阵的情况。

笔记

如果您对单词计数矩阵进行了定位，使文档与列对应并指定'docuidesin'，'列'，然后您可能会遇到优化执行时间的显着减少。

指定为逗号分隔对的最大迭代次数'iterationlimit'一个正整数。

例子:“IterationLimit”,200年

对数似然的相对容忍度，指定为逗号分隔的对，由'loglikelihoodtolerance'一个正标量。当达到此公差时，优化终止。

例子:'loglikelihoodtolerance'，0.001

输出参数

全部收缩

输出文档分数，作为分数向量矩阵返回。

也可以看看

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话题

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