Управляемый LDA без свернутой выборки Гиббса

Question

Я использую пакет python Guided-LDA со свернутой выборкой Гиббса [ подробнее ]. Но я хочу использовать управляемый LDA без свернутой выборки Гиббса.

Как разделить выборку управляемой LDA и свернутой гиббса или как получить результаты без свернутой выборки Гиббса?

model = guidedlda.GuidedLDA(n_topics=5, n_iter=100, random_state=7, refresh=20)
model.fit(X, seed_topics=seed_topics, seed_confidence=0.15)

Answer 1

Альтернативой MCM C является вариационный вывод (который используется в ванильном LDA). Я не знаю, внедрил ли кто-нибудь VI для управляемого LDA, в худшем случае вы должны сделать это самостоятельно.

К счастью, в настоящее время это довольно просто, например, с помощью пиро для pytorch ( учебник ) или вероятности тензорного потока ( учебник ).