Вопрос или проблема
Мне интересно узнать о bertopic и его использовании в прогнозировании важности будущих тем. Это скорее вопрос для обсуждения, так как я пытаюсь разобраться в логике.
Bertopic — это метод тематического моделирования, который использует LLM для кластеризации схожих предложений в группы. Эти группы представляют собой определенную «тему», которую затем можно использовать для последующего анализа. Темпоральный анализ может быть выполнен на модели с использованием функции динамического тематического моделирования, которая берет полностью обученную модель и с использованием временного ряда для всех обученных данных, отображает темы в зависимости от того, когда были опубликованы сообщения. Они выполняют дополнительные подгонки для корректировки представлений, но в основном это анализ, сосредоточенный на прошлом (если я правильно понимаю).
Что я хотел бы сделать, так это использовать bertopic в анализе, ориентированном на будущее. Моя цель — обучать модели bertopic с использованием предыдущих данных в каждый момент времени, создавая темпорально ограниченные темы, а затем через косинусное сходство эмбеддингов соотносить темы, которые достаточно близки друг к другу (это приведет к объединению и разделению тем, но я хочу этого). Таким образом, я могу использовать частотные оценки в качестве входных данных в анализ с продвижением вперед как средство попытки предсказать, какие темы привлекут больше интереса в следующий момент времени.
Проблема здесь в том, не делает ли bertopic уже это, и я не в курсе? Ошибочна ли моя логика в понимании различных представлений данных? Есть ли скрытые переменные, которые я не учитываю (например, предвзятость в сборе новых обучающих данных)?
.
Ответ или решение
Вопрос, связанный с использованием Bertopic в сочетании с анализом шага вперёд, является актуальной темой в области анализа текстовых данных и предсказательной аналитики. Давайте подробно рассмотрим этот вопрос с использованием формулы TEA (Теория, Пример, Приложение) и проанализируем потенциальные возможности и ограничения такого подхода.
Теория
Bertopic — это современная техника тематического моделирования, основанная на больших языковых моделях (LLMs), использующая методы кластеризации для объединения схожих предложений в группы. Эти группы отражают определённые "темы", которые можно анализировать для извлечения аналитических инсайтов. Важной функцией Bertopic является динамическое тематическое моделирование, которое позволяет выполнять временной анализ, отображая темы на временной шкале в зависимости от того, когда были опубликованы сообщения.
Это позволяет аналитикам выявлять тенденции и изменения в интересах аудитории во времени. Однако обычно такие анализы ориентированы на прошлые данные и помогают понять исторические изменения в тематическом восприятии.
Пример
Предположим, что у вас есть данные социальных сетей за последние два года, и вы хотите понять, как обсуждения вокруг определённой темы (например, изменение климата) эволюционировали во времени. Вы используете Bertopic для создания модели этих данных. Благодаря функции динамического тематического моделирования, вы можете видеть, как изменялась частота упоминаний и контекст обсуждения изменения климата в разные периоды.
Таким образом, вы имеете возможность анализировать прошлые тренды, но ключевым вопросом остаётся: может ли эта информация помочь предсказать будущие изменения интереса к теме?
Приложение
Ваш интерес заключается в том, чтобы использовать Bertopic в анализе шага вперёд, предполагая обучение моделей на предыдущих данных для каждого временного шага и создание временных тем. Это предполагает использование косинусного сходства для корреляции и свёртки схожих тем. Предположение заключается в том, что изменение важности темы в будущем времени можно прогнозировать на основе частотных оценок из исторических данных.
Здесь важно понимать, что:
-
Bertopic и прогнозирование: На текущий момент Bertopic в основном используется для анализа ретроспективных данных. Однако ваше предложение применить Bertopic в предсказательной модели является инновационной идеей, которая может расширить функциональность данной технологии.
-
Косинусное сходство и динамика тем: Если темы демонстрируют устойчиво высокое косинусное сходство на протяжении нескольких временных периодов, это может означать стабильность и потенциальный рост их важности в будущем. Обратный случай, когда уровень сходства падает, может свидетельствовать об угасании интереса.
-
Возможные ограничения и переменные: Главным препятствием в предсказательной модели является надежность и точность прогнозов, что может быть ограничено качеством, разнообразием и объёмом данных. Важный момент — учёт возможных скрытых переменных, таких как предвзятость в сборе данных, которая может искажать результаты.
В заключение, ваша идея использования Bertopic для прогностического анализа тесно связана с тем, как данные могут быть представлены и интерпретированы в различных временных интервалах. Подобные эксперименты могут открыть новые горизонты в понимании динамики тем, предлагая полезные инсайты для бизнес-аналитиков и стратегов. Важно тщательное проектирование и тестирование модели, чтобы учитывать множество переменных и возможных отклонений в данных.