Вопрос или проблема
Я подумываю использовать иерархический процесс Дирихле для моделирования набора данных патентов. Я видел, что HDP использует базовое распределение и предполагает, что каждая тема исходит из этого базового распределения.
Проблема в том, что сначала я интересуюсь, каковы основные результаты процедуры HDP (в случае LDA мы получаем две матрицы, которые можно использовать для создания облаков слов и графиков, но в этом случае я не уверен в результатах) и каков точный порядок действий?
TL;DR Это просто байесовская вариация, обобщающая LDA.
См. здесь
В основном, в байесовской постановке вам не нужны параметры, но вы можете вывести их из данных. Используя ту же логику генеративного процесса Дирихле, вы можете кластеризовать сгруппированные данные.
Ответ или решение
Иерархическая Дирихлеевская Процесс (HDP) — это мощный инструмент, особенно актуальный для моделирования сложных наборов данных, таких как патентные данные. Это генерализованное расширение Латентного Дирихлеевского Разложения (LDA), которое позволяет модели не только выявлять скрытые темы в данных, но и автоматически определять количество этих тем.
Основные результаты Иерархического Дирихлеевского Процесса:
-
Иерархическая структура тем:
HDP моделирует данные как многоуровневую структуру, где каждая группа данных (в вашем случае, вероятно, группы патентов) может иметь свой собственный набор тем, пришедших из глобального пула тем, основанного на основе. Это позволяет выявлять как общие, так и уникальные темы для различных групп. -
Автоматическое определение числа тем:
В отличие от LDA, где необходимо заранее задавать количество тем, HDP самостоятельно определяет оптимальное их количество, минимизируя риск переобучения и упрощая интерпретацию данных. -
Матрица распределения тем и терминов:
В результате применения HDP вы получите матрицу, которая отображает распределение тем в каждом документе (похожую на ту, что вы получаете в LDA), а также матрицу распределения терминов в темах. Эти результаты могут быть использованы для создания облака слов, построения графиков и других визуализаций, которые облегчат понимание данных.
Процедура применения HDP:
-
Предпосылки и параметры:
HDP строится на базе иерархической гомогенизации моделей Дирихле, где каждой группе данных соответствует распределение Дирихле. Вы задаете базовую модель распределения, которая будет основой для всех тем в данных. -
Выборка и обучение:
Метод Монте-Карло по цепи Маркова (MCMC) или вариационное байесовское вывод построено на HDP для выборки и обучения. Эти методы позволяют постепенно улучшать модель, адаптируясь к данным. -
Интерпретация результатов:
После завершения обучения вы получите распределения, которые будут исследовать и настраивать — от выделения ключевых слов до количественной оценки релевантности тем.
Преимущества HDP в контексте патентных данных:
Использование HDP для анализа патентных данных может значительно повысить точность и глубину анализа благодаря возможности детальной кластеризации данных. Это позволяет не только выявлять инновационные тенденции и технологии, но и предлагать стратегические направления для новых исследований и разработок.
Используя HDP, вы можете избежать обычных ошибок, связанных с предвзятым заданием количества тем, и адаптировать модель к сложностям и уникальным особенностям патентных данных. HDP становится неотъемлемым инструментом для искусственного интеллекта и аналитики данных в юридическом и патентном контексте.