我已经读到，用于主题建模（从文本中提取可能的主题）的最常用技术是潜在Dirichlet分配（LDA）。但是最近我了解了另一种型号lda2vec。但是，我对尝试将Word2Vec输出作为LDA的输入是否一个好主意感兴趣。
您认为为了某些研究而采用这种方法是否有意义？在我进行主题建模时，需要一些新颖的方法。
yxxrain000 回答：在主题建模中将Word2vec输出用作LDA的输入
那是一个好主意，并且已经有一些论文。我建议您搜索“单词嵌入+ LDA”而不是word2vec。有趣的是，甚至David Blei本人（LDA的发明者）也说他正在考虑在recent interview中做类似的事情。