为什么 fit_transform 和 transform 会产生不同的结果？

Question

我在 text2vec 包中玩弄 LDA，并且很困惑为什么 fit_transfrom 和 transform 在使用相同数据时会有所不同。

The documentation 声明 transform 将学习的模型应用于新数据，但结果与 fit_transform

产生的结果有很大不同

data("movie_review")
library(stringr)
library(text2vec)
library(dpylr)

tokens = movie_review$review[1:4000] %>% 
  tolower %>% 
  word_tokenizer

it = itoken(tokens, ids = movie_review$id[1:4000], progressbar = FALSE)

v = create_vocabulary(it) %>% 
  prune_vocabulary(term_count_min = 10, doc_proportion_max = 0.2)

vectorizer = vocab_vectorizer(v)

dtm = create_dtm(it, vectorizer, type = "dgTMatrix")

lda_model = LDA$new(n_topics = 10, doc_topic_prior = 0.1, topic_word_prior = 0.01)

set.seed(123)

doc_topic_distr = 
  lda_model$fit_transform(x = dtm, n_iter = 1000, 
                          convergence_tol = 0.001, n_check_convergence = 25, 
                          progressbar = FALSE)

set.seed(123)

new_doc_topic_dist = 
  lda_model$transform(x = dtm, n_iter = 1000, 
                          convergence_tol = 0.001, n_check_convergence = 25, 
                          progressbar = FALSE)

head(doc_topic_distr)
head(new_doc_topic_dist)

我原以为 doc_topic_distr 和 new_doc_topic_distr 是一样的，但它们完全不同。

Answer 1

好问题！确实存在 CRAN 版本的问题（并且它主要在 github 的开发版本中修复）。问题如下：

在 fit_transform 期间，我们学习了 document-topic 分布和 word-topic 分布。一旦收敛，我们将 word-topic 保存在模型中，并将 return document-topic 作为结果。
在 transform 期间，我们使用固定的 word-topic 分布并且仅推断 document-topic。不能保证推断的 document-topic 与 fit_transform 期间相同（但应该足够接近）。

我们在开发版本中所做的更改 - 我们运行 fit_transform 和 transform 以便每个方法具有几乎相同的 document-topic 分布。（有几个额外的参数调整以确保它们完全相同 - 请参阅开发版本的文档）。

为什么 fit_transform 和 transform 会产生不同的结果？

Why do fit_transform and transform produce different results?

r

nlp

lda

text2vec