标记为LDA+引导LDA主题建模

正如您所说,您将尝试引导式LDA,您可以通过以下方式获得多个标签:

因为您有一组已知的主题,所以使用受监督的LDA/LLDA是有意义的。如果您使用无监督的LDA并用已知主题标记所有文档,它会找到给定文档之间的关联,但它们可能与给定主题不相关。

post 作为起点。

一个文档可以有多个标签,LDA的优点是它几乎就像一个模糊关联最近邻算法。子类别对于lda来说不应该是个问题,因为文档可以与父主题和子主题有关联,而且它们不需要均匀分布。它是一个多标签分类器。

如果您真的想使用无监督分类器来处理文档,我建议您使用RNN,一种递归神经网络。它对于文本/文档处理特别有用,因为它查找数据序列的关联。