【主题建模】一种基于深度学习的主题建模方法：BERTopic（理论篇）

已于 2023-10-20 21:40:18 修改
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分类专栏： # 主题建模 文章标签： 自然语言处理 人工智能 BERTopic 主题建模 文本分析
于 2023-02-07 17:19:45 首次发布
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BERTopic 是一种结合了预训练语言模型和降维技术的主题建模方法，通过嵌入、降维、聚类等步骤实现主题的发现。本文介绍了其基本原理，包括文档嵌入、降维（默认使用UMAP）、基于密度的聚类（HDBSCAN）以及词袋表示和主题表示的构建，旨在帮助读者理解如何利用 BERTopic 进行主题建模。

本系列包含：

一种基于深度学习的主题建模方法：BERTopic（理论篇）

在我的博客中已经写了很多关于 主题建模 的内容，当你准备了解 BERTopic 时，默认你已经知道了 LSA、pLSA、NFM、LDA 等传统的主题建模方法。关于主题建模的前置知识我在这里不做赘述，感兴趣的同学可以看看我前几篇博客。学习 BERTopic 需要一定的机器学习基础，让我们一起开始吧！

1.总体概述

利用 BERTopic 进行主题建模可按照以下五个步骤进行：嵌入（Embeddings）、降维（Dimensionality Reduction）、聚类（Clustering）、分词（Tokenizer）、加权（Weighting scheme）。

在这里插入图片描述
尽管上述步骤有默认的处理方法，但 BERTopic 在一定程度上是模块化的，你可以自主选择每个步骤的处理方法，构建属于自己的主题模型。

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伯特比 BERTopic是一种利用主题建模技术 :hugging_face: 转换程序和c-TF-IDF创建密集的群集，使主题易于理解，同时在主题描述中保留重要字词。 它甚至支持类似于LDAvis的可视化！ 相应的媒体帖子可以在找到。 安装 可以使用完成安装： pip install bertopic 要使用可视化选项，请按照以下步骤安装BERTopic： pip install bertopic[visualization] 安装错误推荐使用PyTorch 1.4.0或更高版本。 如果安装出现错误，请首先安装pytorch。 入门 要详细了解BERTopic的功能，您可以在查看完整的文档也可以Google Colab笔记本。 快速开始 我们首先从著名的20个新闻组数据集中提取主题，该数据组由英文文档组成： from bertopic import BERTopic from sklearn . datasets import fetch_20newsgroups docs = fetch_20newsgroups ( subset = 'all' , remove
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Dirichlet 分布是一个连续多变量概率分布，它是对多项分布中参数的先验分布。简单来说，如果你有一个多项分布（即一个分布，其中的事件有多个可能的类别，比如掷骰子的六个面），Dirichlet 分布可以用来表示这些类别分布的不确定性。Dirichlet 分布的参数是一组正实数，这些参数本身被称为"浓度参数"。分布的结果是一组满足以下条件的值每个都在 0 和 1 之间，即。所有的总和为 1，即。这些性质使得 Dirichlet 分布非常适合表示一个文档中不同主题的比例，或。
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几种常用的主题建模方法 潜在语义分析(LSA/I) 概率潜在语义分析(PLSA) 潜在狄利克雷分布(LDA) 层次狄利克雷过程(HDP) LSA/I存在的主要问题 SVD计算非常耗时，尤其文本处理，词和文本数都是非常大的，对于这样的高维度矩阵做奇异值分解是非常难的; 主题个数值的选取对结果的影响非常大，很难选择合适的k值; LSI是基于矩阵分解的，得到的不是一个概率模型，缺乏统计基础，结果难以直观的解释。 几种方法间的关系 最近也是刚接触主题建模，根据在网上以及书籍和文献搜集资料，我个人作如
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BERTopic 方法的步骤如下：首先使用预训练模型计算 document embeddings (比如常用的 Sentence-BERT 等)因为 document embeddings 维度很高，在嵌入空间中就非常稀疏，不容易进行聚类，所以需要先进行降维，比如 PCA 或者 t-SNE 等方法，这里用的是 UMAP[4]基于层次和密度进行聚类，这里用的是典型的 HDBSCAN[5] 算法划重点：使用 class-based TF-IDF 变体提取每个簇的主题词因为上文所说的这个 gap 产生的原因，本质
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将文档映射为主题向量，用于个性化推荐或多文档摘要。主题建模作为理解和组织文本语料的关键技术，已经从传统的概率模型（如LDA）演进到融合预训练语言模型与聚类技术的新一代方法（如BERTopic、Top2Vec）。在智能问答、语义聚类、金融数据要素治理等复杂场景中，合适地引入主题建模不仅有助于提升问答系统的检索精度与响应准确性，也为系统的可解释性、安全性与知识管理提供了坚实基础。
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