After we have determined the topic

After we have determined the topic distribution of a tweet m, we can select keywords from it. We make use of the topic-term count values to determine the top words of every topic. Based on the number of hashtags we want to recommend, we sample the topic distribution of m for a topic and select a top word from that topic in ranked order. The final result is a set of keywords that resemble the general topic of the tweet.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หลังจากที่เราได้พบการกระจายหัวข้อเป็นม.ทวี เราสามารถเลือกคำสำคัญจากนั้น เราใช้ของค่าจำนวนระยะหัวข้อเพื่อกำหนดคำสูงสุดของทุกหัวข้อ เราตามหมายเลขของแฮชแท็กที่เราต้องการแนะนำ ตัวอย่างการกระจายหัวข้อ m สำหรับหัวข้อ และเลือกคำหลักจากหัวข้อลำดับอันดับ ผลสุดท้ายคือ ชุดของคำสำคัญที่มีลักษณะทั่วไปหัวข้อของทวี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หลังจากที่เราได้กำหนดหัวข้อของการกระจายทวีตม. เราสามารถเลือกคำหลักจากมัน เราใช้ประโยชน์จากค่าการนับระยะหัวข้อเพื่อกำหนดคำที่ด้านบนของทุกหัวข้อ ขึ้นอยู่กับจำนวนของแฮชแท็กเราต้องการที่จะแนะนำให้เราได้ลิ้มลองการกระจายหัวข้อเมตรสำหรับหัวข้อและเลือกคำชั้นนำจากหัวข้อว่าในการจัดอันดับ ผลสุดท้ายคือชุดของคำหลักที่มีลักษณะทั่วไปของหัวข้อที่ทวีต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลังจากที่เราได้กำหนดหัวข้อการ tweet M เราสามารถเลือกคำหลักจาก เราใช้ของหัวข้อเทอมนับค่าเพื่อตรวจสอบคำที่ด้านบนของทุกหัวข้อ ขึ้นอยู่กับจำนวนของแฮชแท็กเราต้องการแนะนำเราตัวอย่างหัวข้อการกระจายสำหรับหัวข้อและเลือกจากหัวข้อในการจัดอันดับด้านบนคําสั่ง ผลลัพธ์สุดท้าย คือ ชุดของคำหลักที่คล้ายหัวข้อทั่วไปของทวิตเตอร์