14、主题建模：从数据加载到文本清洗的全流程解析

主题建模：从数据加载到文本清洗的全流程解析

1. 主题建模概述

主题建模是一种强大的工具，它能够从文本数据中提取抽象的主题。不过，该模型在处理含噪声数据时，可能会提取出一些影响结果的异常特征，虚假相关性可能源于数据的收集方式、地点或时间。例如，若文档仅从特定地理区域收集，与该区域相关的词汇可能会意外地与模型输出的词分组错误关联。

常见的主题建模算法有潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation）和非负矩阵分解（Non - Negative Matrix Factorization）。

2. 主题建模的商业应用

• 探索性数据分析 ：当面对结构未知的新文本数据集时，主题建模可如同对数值和分类变量数据集绘制图表并计算摘要统计量一样，帮助我们了解数据集的特征，进而判断其在未来建模中的可用性。若主题模型能输出清晰明确的主题，该数据集就适合进行进一步的聚类分析。
• 数据分类与分析 ：确定主题相当于创建了一个额外变量，可用于对数据进行排序、分类或分块。例如，若主题模型输出汽车、农业和电子等抽象主题，我们可以筛选出以农业为主题的文档，然后进行情感分析、新一轮主题建模等。
• 主题流行度分析 ：以产品反馈的开放式调查为例，主题模型可能输出积极和消极的情感主题。通过统计包含每个主题的文档数量，我们可以大致了解受访者对产品的正负反馈比例，实现简单的情感分析。
• 推荐引擎 ：如今，个性化推荐至关重要。对于新闻网站等，主题建模可根