Вопрос или проблема
Описание:
У меня есть 24 документа, каждый из которых содержит около 2,5K токенов. Это публичные выступления.
Мой процесс предварительной обработки текста является общим, включает в себя удаление знаков препинания, расширение английских сокращений, удаление стоп-слов и токенизацию.
Я реализовал и проанализировал как латентное распределение Дирихле, так и латентный семантический анализ на Python и gensim. Я рассчитываю оптимальное количество тем по когерентности тем.
Проблема:
Для любого количества тем K (я пробовал множество вариантов, например, 10, 50, 100, 200) я всегда получаю одинаковую комбинацию основных слов для всех тем. Поэтому они неинформативны.
Я пытался удалить “бесполезные” слова, установив порог для значения TF-IDF, но все равно ничего не получилось.
Диагностика:
Пытаясь понять, что может быть причиной, я использовал SVD на матрице TF-IDF. Моя матрица имеет размеры 24 x 8115, что приводит к 24 сингулярным значениям. Вот график:
Как вы видите, нет изгиба.
Может быть, я не могу это сделать, так как у меня всего 24 документа?
Или я игнорирую что-то фундаментальное для тематического моделирования на таком небольшом наборе данных?
24 документа — это недостаточно для того, чтобы провести значимое тематическое моделирование.
Модель возвращает одни и те же результаты каждый раз, потому что она переоптимизирована, оценивая слишком много параметров относительно количества признаков/экземпляров.
Ответ или решение
Заголовок: Проблемы тематического моделирования на малом количестве документов: причины и решения
Введение
Тематическое моделирование представляет собой мощный инструмент для извлечения скрытых тем из текстовых данных. Однако, как показывает ваш опыт с 24 документами, количество доступных данных может существенно повлиять на качество результатов. В этой статье мы рассмотрим причины, по которым вы получаете одинаковые результаты при разных значениях K, а также предложим несколько решений, которые могут помочь вам получить более информативные темы.
1. Ограниченное количество документов
Первое и, возможно, самое значительное ограничение — это количество ваших документов. С 24 документами, даже при объеме около 2,5 тысяч токенов каждый, вы сталкиваетесь с ситуацией, когда количество доступной информации недостаточно для выявления разнообразных тем. Тематические модели, такие как LDA и LSA, предполагают наличие достаточного объема данных для нахождения паттернов. Когда данных недостаточно, модели могут не выявлять никакие отличия между темами и возвращать одни и те же слова.
2. Параметрическое переобучение
При использовании методов тематического моделирования важным аспектом является баланс между числом тем (параметров модели) и количеством доступных данных. Если K слишком велико по сравнению с количеством документов, модель становится переобученной и может давать аналогичные результаты при разных значениях K. Это явление особенно заметно на малом наборе данных, где каждая тема имеет недостаточно информации для выделения уникальности.
3. Плотность TF-IDF матрицы
Ваше решение о применении SVD на TF-IDF матрице 24 x 8115 также подчеркивает проблему масштаба. Всего 24 сингулярных значения означает, что пространство тем может быть уже ограничено, и у вас недостаточно данных, чтобы разделить это пространство на несколько различных тем. Отсутствие “колена” на графике сингулярных значений подтверждает, что плотность данных в вашей модели не позволяет установить различные темы.
Решения и рекомендации
1. Увеличение объема данных
Если возможно, старайтесь увеличить объем документов для анализа. Чем больше документов, тем больше информации о темах можно извлечь, улучшая качество и разнообразие результатов. Рассмотрите возможность объединения вашего набора данных с другими источниками.
2. Альтернативные методы отбора признаков
Вместо простого удаления “бесполезных” слов, проанализируйте, какие слова действительно важны для тем, которые вы хотите анализировать. Использование частотного анализа для выявления ключевых слов и фраз может улучшить качество вводимых данных, помогая модели.
3. Применение тематического моделирования с использованием трансферного обучения
Если возможно, примените модели, которые использовали бы подходы трансферного обучения. Например, можно начать с предварительно обученной модели на большем наборе данных, а затем адаптировать ее к вашему малому набору. Это может помочь избежать проблем, связанных с ограниченностью данных.
Заключение
Ваша проблема с однообразием тем при использовании моделей тематического моделирования на ограниченном наборе данных подчеркивает важность объема и качества данных. Применяя предложенные рекомендации, вы сможете улучшить результаты и повысить информативность извлекаемых тем. Не забывайте, что каждая модель имеет свои ограничения, и наша задача — управлять ими, оптимизируя процесс анализа.