主题模型-LDA小结

LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种主题模型,用于挖掘文档的潜在主题。通过将文档视为由多个主题混合而成,LDA能够识别文档中的语义关联,即使单词并未共同出现。LDA的基本思想是文档由主题生成,主题又由单词生成,通过概率模型找出文档与主题、主题与单词之间的关系。在LDA中,主题是一个概率分布,反映了单词出现的可能性。LDA的训练过程包括初始化主题分配,然后通过Gibbs Sampling等方法迭代更新,直至收敛,最终得到每个文档的主题分布和每个主题的单词分布。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一.主题模型

传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少,如TF-IDF等,这种方法没有考虑到文字背后的语义关联,可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有,但两个文档是相似的。

        举个例子,有两个句子分别如下:

                “乔布斯离我们而去了。”

                “苹果价格会不会降?”

        可以看到上面这两个句子没有共同出现的单词,但这两个句子是相似的,如果按传统的方法判断这两个句子肯定不相似,所以在判断文档相关性的时候需要考虑到文档的语义,而语义挖掘的利器是主题模型,LDA就是其中一种比较有效的模型。

        在主题模型中,主题表示一个概念、一个方面,表现为一系列相关的单词,是这些单词的条件概率。形象来说,主题就是一个桶,里面装了出现概率较高的单词,这些单词与这个主题有很强的相关性。

        怎样才能生成主题?对文章的主题应该怎么分析?这是主题模型要解决的问题。

        首先,可以用生成模型来看文档和主题这两件事。所谓生成模型,就是说,我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题,并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到的。那么,如果我们要生成一篇文档,它里面的每个词语出现的概率为:


        这个概率公式可以用矩阵表示:


        其中”文档-词语”矩阵表示每个文档中每个单词的词频,即出现的概率;”主题-词语”矩阵表示每个主题中每个单词的出现概率;”文档-主题”矩阵表示每个文档中每个主题出现的概率。

        给定一系列文档,通过对文档进行分词,计算各个文档中每个单词的词频就可以得到左边这边”文档-词语”矩阵。主题模型就是通过左边这个矩阵进行训练,学习出右边两个矩阵。

        主题模型有早起使用SVD的LSA(隐形语义分析),然后引入基于概率的pLSA(ProbabilisticLatent Semantic Analysis),其参数学习采用EM算法和后来改进PLSA,引入hyperparameter的LDA(Latent Dirichlet Allocation),其参数学习主要采用EM和Gibbs sampling,下面主要介绍LDA。

二.LDA

LDA要干的事情简单来说就是为一堆文档进行聚类(所以是非监督学习),一种topic就是一类,要聚成的topic数目是事先指定的。聚类的结果是一个概率,而不是布尔型的100%属于某个类。国外有个博客上有一个清晰的例子,直接引用:

Suppose you have the following set of sentences:

  • I like to eat broccoli and bananas.

  • I ate a banana and spinach smoothie for breakfast.

  • Chinchillas and kittens are cute.

  • My sister adopted a kitten yesterday.

  • Look at this cute hamster munching on a piece of broccoli.

### BERT-LDA主题模型实现代码 以下是基于GitHub资源和现有技术的BERT-LDA主题模型实现方法。该部分涵盖了如何利用预训练的BERT模型提取文档嵌入向量,并将其作为输入传递给LDA模型以完成主题建模。 #### 使用BERT提取文本嵌入 为了将BERT与LDA结合,可以先使用BERT生成高质量的文本表示。以下是一个简单的示例代码用于获取BERT嵌入: ```python from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch def get_bert_embeddings(texts, model_name='bert-base-uncased'): tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertModel.from_pretrained(model_name) embeddings = [] for text in texts: inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True, max_length=512) with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) embedding = outputs.last_hidden_state[:, 0, :].numpy() # 获取[CLS]标记的隐藏状态 embeddings.append(embedding) return embeddings ``` 此函数会返回每篇文档对应的BERT嵌入[^4]。 #### 结合LDA进行主题建模 一旦获得了BERT嵌入,就可以进一步处理这些嵌入并应用于传统的LDA框架。下面展示了一个简化版流程: ```python from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 假设我们已经得到了一组经过BERT编码后的文本数据 texts = ["example sentence one", "another example sentence"] # 转化为词频矩阵 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(texts) # 初始化LDA模型 lda_model = LatentDirichletAllocation(n_components=5, random_state=42) lda_output = lda_model.fit_transform(X) print(lda_output) # 输出每个样本的主题分布概率 ``` 需要注意的是,在实际操作中可能还需要对BERT嵌入做降维或其他形式的数据转换以便更好地适配到标准LDA算法的要求之中[^5]。 #### GitHub上的相关项目推荐 目前有不少开源项目实现了类似的思路,比如`Bertopic`就是一个非常流行的库,它内部集成了BERT和其他先进的自然语言处理技术来提升传统主题模型的效果。可以在如下链接找到更多细节: https://github.com/MaartenGr/BERTopic 另外还有专门针对中文环境设计的一些解决方案可供参考,例如: https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm 以上两个仓库都提供了详尽的例子说明怎样把现代深度学习架构融入经典统计学方法当中去解决复杂的NLP任务问题[^6]。 ###
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值