Построение ожидаемой вероятности темы модели STM с использованием ggplot2

Я изучаю набор данных онлайн-обзора и использую пакет stm от R для анализа данных.

Я прочитал пост , в котором показано, как использовать пакет stm для изучения текстовых данных, и нашел его весьма полезным. В частности, я думаю, что рисунок ниже, взятый из поста, может быть полезен для моего исследования.

В посте показана только часть кода этого изображения.

topic_labels <- tribble(
  ~topic, ~category, ~color, 
  list(4, 8, 24, 50), "Anthropology/History", "#d4ae0b", 
  list(44, 48), "Journalism/Satire", "#3E7D49", 
  list(9, 17, 27, 30, 32), "Philosophy", "#c73200", 
  list(2, 3, 5, 11, 13, 15, 18, 20, 26, 28, 33, 34, 35, 39, 43), "Politics", "#de860b", 
  list(14, 23, 29, 31, 36, 37, 38, 42, 45, 47), "Political Economy", "#6F8FCF",
  list(21, 25, 41), "Military", "#b7a4d6", 
  list(1, 6, 7, 10, 12, 16, 19, 22, 40), "Sociology", "#8f1f3f", 
  list(46, 49), "Science/Math", "#767676") %>% 
  unnest(topic) %>% 
  unnest(topic) %>% 
  mutate(topic = factor(topic))

Я попытался сгенерировать код, используя свой собственный набор данных, но безуспешно. Вот мой код:

library(stm)
library(tidyverse)
library(ggplot2)

# Step 1: Create a mapping of topics to categories
topic_categories <- c(
  "Price" = "11,21,25,7",
  "Services" = "1,9,5",
  "Environment" = "18,13,24,3",
  "Hygiene" = "26,19,4,23",
  "Personnel" = "20,6,15",
  "Values" = "14,17,22",
  "Perception" = "2,16,8,12",
  "Others" = "10"
)

# Step 2: Create a data frame with topic probabilities
topic_probabilities <- colMeans(stm26$theta)
topic_data <- data.frame(
  topic = 1:length(topic_probabilities),
  probability = topic_probabilities
)

# Step 3: Assign categories to topics
topic_data$category <- NA
for (cat in names(topic_categories)) {
  topics <- as.numeric(strsplit(topic_categories[cat], ",")[[1]])
  topic_data$category[topic_data$topic %in% topics] <- cat
}

# Step 4: Get top words for each topic
top_words <- labelTopics(stm26, n = 2)
topic_data$top_words <- apply(top_words$prob, 1, function(x) paste(x, collapse = ", "))

# Step 5: Assign colors to categories
category_colors <- c(
  "Price" = "#8f1f3f",
  "Services" = "#d4ae0b",
  "Environment" = "#de860b",
  "Hygiene" = "#6F8FCF",
  "Personnel" = "#c73200",
  "Values" = "#b7a4d6",
  "Perception" = "#3E7D49",
  "Others" = "#767676"
)

# Step 6: Create the plot
ggplot(topic_data, aes(y = reorder(topic, probability), x = probability, color = category)) +
  geom_segment(aes(x = 0, xend = probability, yend = reorder(topic, probability)), size = 0.5) +
  geom_point(size = 1) +
  geom_text(aes(label = top_words), hjust = 0, nudge_x = 0.002, size = 3) +
  scale_color_manual(values = category_colors) +
  scale_x_continuous(labels = scales::percent_format(accuracy = 1), 
                     limits = c(0, 0.18)) +
  geom_vline(xintercept = seq(0.05, 0.15, by = 0.05), color = "lightgrey") +  
  facet_grid(category ~ ., scales = "free_y", space = "free_y", switch = "y") +
  theme_minimal() +
  theme(
    axis.title.y = element_blank(),
    axis.text.y = element_text(face = "bold", size = 8, color = "black", margin = margin(r = -25)), 
    axis.ticks.y = element_blank(),
    panel.grid.major.y = element_blank(),
    panel.grid.minor.y = element_blank(),
    panel.grid.major.x = element_blank(),  
    panel.grid.minor.x = element_blank(),  
    legend.position = "none",
    strip.placement = "outside",
    strip.text.y.left = element_text(angle = 0, hjust = 1, face = "bold"),
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"),
    plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5, face = "italic"),
    plot.margin = margin(5.5, 40, 5.5, 5.5)  # Adjusted right margin to prevent text cutoff
  ) +
  labs(
    title = "Title",
    subtitle = "Subtitle",
    x = "Expected topic probability"
  )

Результат немного отличается от изображения в посте.

Во-первых, я не могу переместить название категории в начало строки темы. Во-вторых, линия сетки (серого цвета) прерывистая, а не непрерывная.

У кого-нибудь есть идеи, как изменить код для создания графики, похожей на ту, что показана в сообщении?