matlab slda 代码

SLDA（Supervised Latent Dirichlet Allocation）是一种有监督的 LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型，用于文本分类和情感分析等任务。以下是一个简单的 Matlab SLDA 代码示例：

首先，导入所需的包：

addpath('utils/');
addpath('slda/');
addpath('slda/learn/');
addpath('slda/inference/');
addpath('slda/model/');

接下来，加载数据集和标签：

load('data.mat'); % 加载文本数据
load('labels.mat'); % 加载标签数据

然后，设置模型参数：

K = 10; % 主题数
alpha = 0.1; % 超参数
beta = 0.1; % 超参数
eta = 0.1; % 超参数
num_iters = 100; % 迭代次数

接着，将文本数据和标签转换为所需的格式：

docs = cell(length(data), 1);
for i = 1:length(data)
    docs{i} = struct('words', data{i}', 'length', length(data{i}));
end

labels = labels + 1; % 标签从 1 开始

然后，使用 SLDA 模型进行训练：

model = slda_train(docs, labels, K, alpha, beta, eta, num_iters);

训练完成后，可以使用模型进行文本分类或情感分析等任务：

test_doc = struct('words', {'这是一篇测试文本'}, 'length', 6);
[label, prob] = slda_predict(test_doc, model);

以上是一个简单的 Matlab SLDA 代码示例，仅供参考。完整的代码可以在 Github 上找到。