Вопрос или проблема
У меня есть концептуальная проблема, связанная с проектом, над которым я работаю. Я относительно новичок в области NLP, так что этот вопрос может показаться неуместным, но я был бы очень признателен за любую помощь.
Мой датасет состоит из новостных статей, собранных с веб-сайтов за последние 3 года, и обновляется новыми статьями каждые несколько дней. Проблема, с которой я столкнулся, заключается в определении трендов. Вот мой общий подход на данный момент:
- Предобработка текста
- Запуск LDA с использованием Genism для кластеризации и “идентификации” тем
- Определение, к какой теме относится каждый документ больше всего
- Группировка этих документов по темам
- Использование алгоритма скользящего среднего с использованием даты публикации для выявления всплесков трендов
Что я пытаюсь достичь: После каждого нового обновления датасета новые документы классифицируются по соответствующим темам. Таким образом, у меня есть способ увидеть, какие темы становятся популярными.
Проблемы:
- LDA работает на целом наборе документов. Для одной новой статьи я не знаю, как определить тему. Однако я, возможно, смогу найти обходной путь для этого.
- Это более серьезная проблема: я использую заранее определенное количество тем. Этот подход терпит неудачу, если появляется новая новость, относящаяся к совершенно другой теме. У меня нет способа это учесть.
Я понимаю, что это много информации с очень мало контекста, но я пытался объяснить это изо всех сил. Есть ли способ обновить мою модель LDA, чтобы учесть новые темы? Или есть другой метод, которому мне следует следовать? Любые предложения будут очень полезными.
Я мог бы предоставить примеры моего кода, но не знаю, будут ли они полезны. Я с радостью предоставлю их при необходимости.
Данные обычно меняются со временем. Одно из распространенных названий для этого явления — смещение датасета.
Есть два шага, когда смещение датасета потенциально возможно: обнаружение и обновление.
Обнаружение можно выполнять вручную или автоматически. Человек может проверить новые данные и решить, присутствует ли новая тема. Процесс обнаружения новой цели также можно автоматизировать. Латентное распределение Дирихле (LDA) является вероятностной моделью. Поэтому, если вероятность принадлежности к теме ниже порога, это является доказательством того, что, возможно, появилась новая тема.
После обнаружения новой темы модель необходимо обновить. Обновление может быть инкрементным переобучением с новыми данными, что часто называют онлайн-обучением. Либо же обновление может быть полным переобучением модели.
Ответ или решение
Обновление модели LDA с новыми документами и темами
Вопрос, который вы поднимаете, действительно важен для анализа трендов в вашей области и в области обработки естественного языка (NLP) в целом. Отвечая на ваши замечания, давайте рассмотрим наилучшие практики для работы с моделью Latent Dirichlet Allocation (LDA) в контексте обновления данных.
1. Обработка новых документов
Вы правильно отметили, что LDA – это обобщенная модель, которая требует целого набора документов для обучения. Для индивидуальных новых статей можно применить следующий подход:
-
Векторизация новых документов: После предварительной обработки новыми документами, векторизуйте их с помощью той же техники предобработки. Используйте такие стратегии, как мешок слов (Bag of Words) или TF-IDF, чтобы привести новые данные в формат, совместимый с вашей моделью.
-
Определение вероятности принадлежности к теме: После векторизации вы можете использовать уже обученную модель LDA, чтобы получить распределение вероятностей по темам для новых статей. Примените метод
get_document_topics, который предоставляет вероятности принадлежности каждого документа к существующим темам. Хотя этот метод не гарантирует учёт новых тем, он может помочь вам оценить, подходит ли новая статья к имеющимся темам.
2. Идентификация новых тем
Проблема с выделением новых тем заключается в ограничении модели на заранее определенное количество тем. У вас есть несколько вариантов:
-
Автоматическое обнаружение новых тем: Для этой цели вы можете воспользоваться подходом, основанным на порогах. Анализируйте распределение вероятностей тем для новых документов. Если вероятность принадлежности к всем существующим темам ниже заранее заданного порога, возможно, стоит рассмотреть возможность существования новой темы. Это можно реализовать с помощью статистических методов, таких как тесты на значимость, чтобы определить, существенно ли низки вероятности.
-
Смешанная модель: Разработайте гибридную модель, которая может адаптироваться к изменениям во временных рядах. Используйте методы кластеризации, такие как K-means, или иерархическую кластеризацию для первоначального анализа данных и выделения новых тем на основе векторизации документов. В дальнейшем эти новые темы могут быть включены в LDA.
3. Обновление модели
Если будет обнаружена новая тема, у вас есть два варианта обновления модели:
-
Инкрементальное обучение: Это подход позволяет добавлять новые документы без полного переобучения модели. Это может быть сделано с использованием методов, которые позволяют вам обучать модель на новых документах, не теряя знания, уже полученных из старых данных.
-
Полное переобучение: В некоторых случаях, особенно если много новых данных, будет более целесообразно заново обучить модель LDA, включая как старые, так и новые документы. Это обеспечит более точное распределение вероятностей и учёт всех имеющихся тем.
Заключение
Таким образом, актуализация LDA модели требует внимательной сбалансированной стратегии обработки новых данных и адаптации к изменениям тем. Ваши методы кластеризации и анализ трендов в долгосрочной перспективе могут стать более мощными, если вы будете применять вышеперечисленные подходы для учета новых документов и тем. Эти методы могут помочь вам создать актуализированную модель, которая будет поддерживать высокое качество анализа и предсказания трендов в вашем проекте. Помните, что анализ и диагностика изменений в данных должны стать регулярными процедурами в вашей работе.