scikit-learnのLatent Dirichlet Allocation (LDA) のcoherenceを求める - Qiita

はじめに ちゃお…† まいおり…† LDA (Latent Dirichlet Allocation)、わたしの好きなモデルです。 しかし、現時点のscikit-learn (1.2.2) にはLDAモデルのcoherence (コヒーレンス) を求める関数はありません。 そこで強引に？LDAモデルのcoherenceを求める方法を記します。 コヒーレンスとは 記述や事実の集合は、それらが互いに支持し合っている場合、首尾一貫している (coherent) と言われます。したがって、首尾一貫した事実の集合は、事実のすべてまたは大部分をカバーする文脈で解釈することができます。 トピックのコヒーレンスを測るとは、トピック内の高得点単語間の意味的類似性の程度を測定することで、単一のトピックをスコアリングすることです。これらの測定は、意味的に解釈可能なトピックと、統計的推論の成果物であるトピックを区

[misshiki]

“現時点のscikit-learn (1.2.2) にはLDAモデルのcoherence (コヒーレンス) を求める関数はありません。 そこで強引に？LDAモデルのcoherenceを求める方法を記します。”