Vowpal Wabbit LDA: выбор модели

При запуске vw -h --lda 1 справка предлагает следующие параметры. Параметр metrics по умолчанию отключен. Он используется для вычисления согласованности темы, которая реализована здесь. . Попробуйте включить эту функцию, передав --metrics 1

Latent Dirichlet Allocation:
  --lda arg                             Run lda with <int> topics

  --lda_alpha arg (=0.100000001)        Prior on sparsity of per-document topic
                                        weights
  --lda_rho arg (=0.100000001)          Prior on sparsity of topic 
                                        distributions
  --lda_D arg (=10000)                  Number of documents
  --lda_epsilon arg (=0.00100000005)    Loop convergence threshold
  --minibatch arg (=1)                  Minibatch size, for LDA
  --math-mode arg (=0)                  Math mode: simd, accuracy, fast-approx
  --metrics arg (=0)                    Compute metrics

Или напрямую перейдите к исходному коду утилиты vw.

Полезную презентацию, демонстрирующую большинство параметров, можно найти здесь.

Python: если вы использовали gensim

(Вы отметили этот вопрос python)

Если вы использовали оболочку Python, которая была предложена в gensim (‹ 4.0.0), вы можете просто использовать Gensim, как если бы вы обучили модель самой Gensim после использования vwmodel2ldamodel или напрямую использовали log_perplexity или другие меры согласованности.

Хорошее руководство по сравнению нескольких моделей LDA можно найти здесь.

В статистическом пакете R вы можете диагностировать соответствие модели с помощью такой процедуры.

Как вычислить вероятность модели LDA в vowpal wabbit

Я тоже там спрашиваю о той возможности в VW