R语言 topicmodels包 TopicModel-class()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

TopicModel-class(topicmodels)
TopicModel-class()所属R语言包：topicmodels

                                        Virtual class "TopicModel"
                                         虚拟类“TopicModel”

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Fitted topic model.
合身的主题模式。


类对象----------Objects from the Class----------

Objects of class "LDA" are returned by LDA() and of class "CTM" by CTM().
类的对象"LDA"返回LDA()和类"CTM"的CTM()的，的。


插槽----------Slots----------

Class "TopicModel" contains
类"TopicModel"包含




call: Object of class "call".
call：对象的类"call"。




Dim: Object of class "integer"; number of
Dim：对象类"integer"数量的




control: Object of class "TopicModelcontrol";
control：类的对象"TopicModelcontrol";




k: Object of class "integer"; number of
k：对象类"integer"数量的




terms: Vector containing the term names.
terms：Vector，其中包含的项名称。




documents: Vector containing the document names.
documents：Vector，其中包含的文件名。




beta: Object of class "matrix"; logarithmized
beta：类的对象"matrix"; logarithmized




gamma: Object of class "matrix"; parameters of
gamma：对象类"matrix";参数




iter: Object of class "integer"; the number of
iter：类的对象"integer";数量




logLiks: Object of class "numeric"; the vector of kept intermediate log-likelihood values of the corpus. See
logLiks：类的对象"numeric";保持中间数似然值的语料的向量。看




n: Object of class "integer"; number of words
n类的对象"integer"数量的话




wordassignments: Object of class "simple_triplet_matrix"; most probable topic for each
wordassignments：类的对象"simple_triplet_matrix";最有可能的主题为每个

Class "VEM" contains
类"VEM"包含




loglikelihood: Object of class "numeric"; the log-likelihood of each document given the parameters for the topic distribution and for the word distribution of each topic is approximated using the variational parameters and underestimates the log-likelihood by the Kullback-Leibler divergence between the variational posterior probability and the true posterior
loglikelihood：类的对象"numeric";近似对数似然每个文档的主题分布，每一个主题的单词分布的参数使用的变参数和低估对数似然之间的Kullback-Leibler散度变后验概率，真正的后

Class "LDA" extends class "TopicModel" and has the additional slots
类"LDA"类"TopicModel"延伸，并有额外的插槽




loglikelihood: Object of class "numeric"; the posterior likelihood of the corpus conditional on the topic
loglikelihood：对象的类"numeric";后的的主题文集条件的可能性




alpha: Object of class "numeric"; parameter of
alpha：对象类"numeric";参数

Class "LDA_Gibbs" extends class "LDA" and has the additional slots
类"LDA_Gibbs"类"LDA"延伸，并有额外的插槽




delta: Object of class "numeric"; parameter for
delta：对象类"numeric";参数

Class "CTM" extends class "TopicModel" and has the additional slots
类"CTM"类"TopicModel"延伸，并有额外的插槽




mu: Object of class "numeric"; mean of the
mu类的对象"numeric";平均值，




Sigma: Object of class "matrix";
Sigma：类的对象"matrix";

Class "CTM_VEM" extends classes "CTM" and "VEM" and has the additional slots
类"CTM_VEM"类"CTM"和"VEM"延伸，并有额外的插槽




nusqared: Object of class "matrix"; variance of the
nusqared：对象的类"matrix";方差


（作者）----------Author(s)----------


Bettina Gruen

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。