Выравнивание тем / моделирование тем

Содержание

Вопрос или проблема
Моделирование тем
Популярные алгоритмы моделирования тем
Оценка модели
Ответ или решение
Эффективные методы тематического моделирования и их применение
1. Выбор метода для работы с недостатком данных
2. Вычисление окончательного результата
3. Подходящие алгоритмы для "семенного" тематического моделирования
Заключение

Вопрос или проблема

Какой самый эффективный метод для определения того, касается ли статья в основном конкретной темы, но без большого объема данных для обучения? Моя задача заключается в том, чтобы определить, насколько документ касается, например, погоды или праздников или нескольких других конкретных тем.

Я думал о LDA и TFIDF, но, насколько я понимаю, этот подход является неконтролируемым и хорошо работает для кластеризации/группировки большого количества документов на основе частоты слов. Эти техники имеют ограничение в том, что касаются контроля тем, на которых должен сосредоточиться алгоритм. Кроме того, в моем случае у меня нет много данных для обучения модели. Поэтому я думал о генерации списков токенов, характерных для некоторых конкретных тем, а затем о измерении косинусного сходства с word2vec между словарем, использованным в документе, и списком целевых токенов.

Мои вопросы:

это правильный путь вперед или есть лучшие способы достижения этого?
Как должен рассчитываться итоговый балл – подходит ли среднее значение сходств между токенами? Я боюсь, что, например, если я создам 100 целевых токенов на тему, сходства как-то компенсируются, что приведет к похожим баллам.
Что мне нравится в LDA, так это то, что она показывает уровни вероятности по нескольким темам. Есть ли алгоритм, аналогичный LDA, где я мог бы задавать темы, а не просто указывать количество кластеров?

Моделирование тем

Моделирование тем – это техника для обработки некоторых неструктурированных текстов и автоматического извлечения их общих тем, это отличный способ получить общее представление о большом текстовом массиве. Проще говоря, это тип статистической модели для обнаружения абстрактных “тем”, которые встречаются в коллекции документов.

Оценка модели

Итоговый балл может быть рассчитан с использованием следующих метрик:

Перплексия – Это статистическая мера того, насколько хорошо вероятностная модель предсказывает выборку. Применительно к LDA, для заданного значения k вы оцениваете модель LDA. Затем, учитывая теоретические распределения слов, представленные темами, сравните это с фактическими смеси тем, или распределением слов в ваших документах. – Чем ниже, тем лучше.
Баллы связности – Определяется как среднее/медиана парных оценок похожести слов в теме – Чем выше, тем лучше.

Ограничение LDA (латентное размещение Дирихле)

Ответ или решение

Эффективные методы тематического моделирования и их применение

Тематическое моделирование — это мощный инструмент для извлечения общих тем из неструктурированных текстов. Ваша задача заключается в определении, насколько документ относится к определенным темам, таким как погода или отпуск, особенно когда у вас ограниченное количество обучающих данных. Давайте рассмотрим возможные подходы и ответы на ваши вопросы.

1. Выбор метода для работы с недостатком данных

Ваш подход, основанный на создании списков токенов, характерных для определенных тем, и вычислении косинусного сходства с использованием word2vec, является разумным и может быть весьма эффективным в условиях ограниченности данных. Тем не менее, есть и другие направления, которые стоит рассмотреть:

TF-IDF с классификацией по правилам: Использование TF-IDF для взвешивания токенов, а затем применение простого алгоритма классификации, такого как наивный байесовский классификатор, может дать приемлемые результаты даже при ограниченном количестве данных. Можно создать набор правил на основе словаря конкретных тем.
Супервизорное обучение с малым количеством примеров: Создание меток для небольшого выборочного объема данных и использование методов, таких как кросс-валидация, позволит вам эффективно обучить модель, учитывая специфические характеристики текста.
Предобученные модели: Такие как BERT, позволяют применять transfer learning, где вы можете дообучить модель на вашем узком наборе данных (например, с использованием нескольких текстов, относящихся к каждой теме).

2. Вычисление окончательного результата

Ваше беспокойство по поводу усреднения косинусных сходств между токенами вполне обосновано, ведь разные токены могут иметь различный уровень значимости для темы. Вот несколько рекомендаций:

Взвешенное усреднение: Вместо простой средней, вы можете использовать взвешенное усреднение, где вес каждого токена зависит от его TF-IDF значения. Это позволяет учесть важность токенов при расчете сходства.
Кумулятивное сходство: Другой способ — подсчет общего сходства для каждой темы по мере сопоставления с документом. Затем можно нормализовать это значение, принимая во внимание количество токенов, используемых для каждой темы, чтобы избежать "размывания" результата.

3. Подходящие алгоритмы для "семенного" тематического моделирования

Если вам нравится возможность LDA, показывающая вероятностные уровни по нескольким темам, вы можете рассмотреть:

LDA с направлением: модификации LDA, такие как Correlated Topic Model (CTM), позволяют учитывать корреляции между темами, а не просто кластеризовать их. Также можно использовать LDA с предварительно определенными темами, где вы задаете начальные распределения.
BERT и подобные модели: Вы можете использовать BERT для создания эмбеддингов по каждому документу и для целевых тем, затем применять кластеризацию для обнаружения наиболее вероятного соответствия.

Заключение

Подходы к тематическому моделированию могут варьироваться в зависимости от доступных данных и специфики задачи. Использование списков токенов и косинусного сходства является хорошо обоснованным шагом, однако стоит также адаптировать и комбинировать другие методы. Применение взвешенного усреднения для расчета итогов и использование модифицированных алгоритмов тематического моделирования, таких как CTM, смогут значительно улучшить ваши результаты.