Когда мы обучаем модель с использованием модели LDA, мы получаем набор общих тем, которые относятся к модели LDA. Каждое слово в теме имеет число за ним. пример
topic - 0.004*great + 0.004*good + 0.004*like + 0.003*well + 0.003*best + 0.003*better
Каково значение этого числа?
Цифры - это вероятности. Большее число указывает на более высокую вероятность того, что слово будет выбрано после выбора темы в процессе генерации текстов.
Если вы используете свою модель LDA для создания текста, она бросит кубик и выберет распределение тем (набор чисел, похожих на те, что указаны в вашем сообщении, которые определяют вероятность появления темы в тексте). Затем он бросит кубик, чтобы выбрать одну из тем из раздачи, а затем бросит другой кубик, чтобы выбрать слово из этой темы. Последние два шага повторяются для каждого слова в документе.
В большинстве случаев модель используется в обратном порядке - просматривая существующие тексты, вы пытаетесь найти параметры, которые позволяют создать модель, которая подходит для создания текстов, которые у вас есть.
