Вопрос или проблема
Я использую библиотеку gensim для тематического моделирования, более конкретно LDA. Я создал свой корпус, свой словарь и свою модель LDA. С помощью библиотеки pyLDAvis я визуализировал результаты. Когда я распечатываю слова с наивысшей вероятностью появления в теме с помощью pprint(lda_model.print_topics()), я получаю результаты для первой темы, похожие на:
$0.066*\text{машина} + 0.032*\text{газ} + 0.031*\text{модель} + 0.031*\text{верх} + 0.024*\text{CO2} \ + \ … \ + \ 0.012*\text{инвестиция}$
Результаты хороши и указывают на тему, но когда я взаимодействую с параметром релевантности ($\lambda$ – значение лямбда), предоставленным pyLDAvis, я могу получить результаты, которые более специфичны для темы. Например, установив $\lambda=0.2$, топ-5 слов будут:
машина, мощность, крутящий момент, скорость, V8
Мой вопрос: существует ли какая-либо функция или параметр в gensim, который может вернуть пару вероятность – слово для конкретного значения лямбда?
Согласно этому посту на SO, вот так:
lambd = 0.6 # конкретное значение метрики релевантности
all_topics = {}
num_topics = lda_model.num_topics
num_terms = 10
for i in range(1,num_topics+1): ## Правильный диапазон
topic = LDAvis_prepared.topic_info[LDAvis_prepared.topic_info.Category == 'Topic'+str(i)].copy()
topic['relevance'] = topic['loglift']*(1-lambd)+topic['logprob']*lambd
all_topics['Тема '+str(i)] = topic.sort_values(by='relevance', ascending=False).Term[:num_terms].values
pd.DataFrame(all_topics)
```
Ответ или решение
Использование LDA Модели Gensim для Выявления Ключевых Слов на Основе Значения Лямбда
Модели тематического моделирования, такие как LDA (Latent Dirichlet Allocation), предоставляют мощные инструменты для анализа текстов и выявления основных тем. Ваша задача заключается в извлечении ключевых слов, привязанных к определенным темам, с учетом параметра релевантности (λ – лямбда). Это может значительно улучшить интерпретацию тем, предоставляя более точные ключевые слова, связанные с выбранной темой.
Основные Этапы:
-
Создание Модели LDA: Ваша модель уже создана с использованием библиотеки
gensim, что является отличной основой. Убедитесь, что ваш корпус и словарь правильно подготовлены. -
Использование pyLDAvis для Визуализации: Вы правильно используете
pyLDAvis, что позволяет вам визуализировать результаты и изменять параметры, такие как λ, для получения более специфичных результатов.
Извлечение Ключевых Слов с Учетом Лямбда:
Для реализации данного подхода вам понадобится воспользоваться функциями из pyLDAvis, как было упомянуто в вашем вопросе. Далее представлен пример кода, который позволит вам получить наиболее релевантные слова для каждой темы, основанной на заданном значении λ.
import pandas as pd
# Устанавливаем значение λ
lambd = 0.6 # конкретное значение релевантности
# Словарь для хранения тем и их релевантных слов
all_topics = {}
num_topics = lda_model.num_topics
num_terms = 10 # количество слов для извлечения
# Извлечение информации по темам
for i in range(1, num_topics + 1):
topic = LDAvis_prepared.topic_info[LDAvis_prepared.topic_info.Category == 'Topic'+str(i)].copy()
topic['relevance'] = topic['loglift'] * (1 - lambd) + topic['logprob'] * lambd
all_topics['Topic ' + str(i)] = topic.sort_values(by='relevance', ascending=False).Term[:num_terms].values
# Преобразование в DataFrame для удобства
result_df = pd.DataFrame(all_topics)
print(result_df)Пояснение коду:
-
lambd: Это значение определяет, как вы хотите балансировать между вероятностью слова в данной теме (
logprob) и его повышением уровня (loglift). Увеличение λ акцентирует внимание на специфичных для темы словах. -
Цикл по темам: Мы проходим через все темы, определяем их релевантность с использованием формулы, где логарифмическое повышение слова умножается на (1 – λ), а логарифмическая вероятность – на λ.
-
Сортировка и Извлечение: После вычисления релевантности выполняется сортировка. На выходе вы получаете массив слов, упорядоченных по их значению релевантности для каждой темы.
Заключение
Эта методология позволит вам получить более углубленное представление о каждой теме, помогая не только в анализе, но и в применении полученных знаний. Используя подход с учетом параметра λ, вы можете адаптировать результаты под ваши конкретные цели, независимо от того, исследуете ли вы текстовые данные для академических, бизнес или других целей.