Создайте кластеры на основе конкретных ключевых слов.

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Создание кластеров на основе конкретных ключевых слов
Подходы к кластеризации
Пример реализации
Заключение

Вопрос или проблема

Я работаю с сырыми текстовыми данными. Я использую кластеризацию, чтобы объединить общие слова в документах. Моя задача заключается в том, чтобы создать кластеры на основе конкретного списка слов, т.е. я хочу получить группу слов, которые обычно встречаются с заданным пользователем списком слов. Визуально кластеры должны выглядеть как нижеприведенные. Обычно техники кластеризации сосредоточены на создании сегрегированных кластеров, в то время как мне нужны сегрегированные кластеры с некоторым overlapping. Изображение показывает ожидаемые результаты.
Я пробовал использовать кластеризацию k-средних, алгоритм Apriori и PrefixSpan в Python. Но желаемый результат не был достигнут.

Буду признателен за любые советы.

Методы для генерации нечетких (или мягких) кластеров вместо резких могут быть применимы к вашей задаче. Одной из реализаций мягкой кластеризации в Python является вариант DBSCAN под названием HDBSCAN. Эта ссылка объясняет мягкую кластеризацию с использованием этого алгоритма. В мягкой кластеризации можно измерить схожесть каждой точки с каждым кластером. Если точка достаточно похожа на несколько кластеров, тогда кластеры могут перекрываться в пространстве признаков.

Существуют также алгоритмы для явной генерации перекрывающихся кластерных назначений из литературы, такие как:

В Overlapping Correlation Clustering (Bonchi 2013) каждой точке может быть назначено несколько кластеров на основе парной схожести между точками в входном наборе.
В Model-based Overlapping Clustering (Banerjee 2005) используется генеративный подход для моделирования кластеров.

Обзор подходов к перекрывающейся кластеризации см. в Overlapping Clustering: A review (Baadel 2016).

Ответ или решение

Создание кластеров на основе конкретных ключевых слов

В современном анализе данных кластеризация — это один из наиболее важных инструментов для выявления структуры в массиве неформализованных данных, особенно когда речь идет о текстовой информации. Если ваша задача заключается в создании кластеров на основе конкретного списка ключевых слов, и при этом вы хотите добиться перекрывающихся кластеров, это требует применения более сложных методов.

Подходы к кластеризации

Вы уже опробовали такие алгоритмы, как K-средние, алгоритм Apriori и PrefixSpan, однако, достижения желаемого результата не произошло. Для решения вашей задачи рекомендуется рассмотреть варианты, которые поддерживают «мягкую» или «перекрывающуюся» кластеризацию.

HDBSCAN (Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise):
- Эта модификация алгоритма DBSCAN ориентирована на создание иерархических кластеров, которые могут перекрываться. HDBSCAN эффективен для обработки данных с разной плотностью и возможностью создания «мягких» кластеров. Каждый объект может принадлежать нескольким кластерам с различной степенью принадлежности. Чтобы реализовать это в Python, можно использовать библиотеку hdbscan.
Пример кода для HDBSCAN:
```
import hdbscan
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# Входные текстовые данные
documents = ["текст 1", "текст 2", ...]

# Преобразование текстов в TF-IDF
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents)

# Кластеризация
clusterer = hdbscan.HDBSCAN(min_cluster_size=5)
cluster_labels = clusterer.fit_predict(tfidf_matrix.toarray())
```
Методы перекрывающейся кластеризации:
- Overlapping Correlation Clustering:
  Этот метод позволяет каждой точке данных принадлежать к нескольким кластерам на основе парных сходств. Он подходит для случаев, когда важны взаимосвязи между словами и их использованием в разных контекстах.
- Модельная перекрывающаяся кластеризация:
  Генеративный подход, который моделирует кластеры с использованием вероятностных распределений. Он также позволяет пересекаться кластерам, обеспечивая большую гибкость в обработке текстов.
Фокус на ключевых словах:
При реализации кластеризации на основе заданного списка ключевых слов, имеет смысл ввести дополнительные параметры для определения схожести слов. Можно использовать подсчет частоты появления слов в документах, контекстное использование слов и их соотношение в заданном списке. Это позволит усилить точность кластеризации и лучше отразить семантическую значимость ключевых слов.

Пример реализации

Для достижения наилучших результатов объедините подходы и рассмотрите использование методов обработки естественного языка (NLP), таких как word embeddings (например, Word2Vec или GloVe), для представления слов в виде векторов, что может помочь в дальнейшем анализе кластеров.

from gensim.models import Word2Vec

# Обучение модели Word2Vec
model = Word2Vec(sentences=documents, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

# Получение векторов для заданных ключевых слов
word_vectors = [model.wv[word] for word in specific_keywords if word in model.wv]

Заключение

Кластеризация текста с учетом конкретных ключевых слов и желания получить перекрывающиеся кластеры — это задача, требующая применения современного подхода. Использование таких алгоритмов, как HDBSCAN, а также методология перекрывающейся кластеризации, откроет новые горизонты в представлении и структурировании ваших данных. Не забывайте проверять результаты с помощью визуализации, чтобы убедиться, что кластеры соответствуют вашим ожиданиям.