14、主题建模：从数据加载到文本清理的全流程指南

主题建模：从数据加载到文本清理的全流程指南

1. 主题建模概述

主题建模是一种强大的技术，可从文本数据中提取抽象主题。虽然模型可能存在一些特性，在处理噪声数据时会提取可能影响结果的异常情况，但合理运用能够为业务带来有价值的见解。

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. 主题建模的业务应用

主题建模在商业领域有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景：
- 探索性数据分析 ：对于结构未知的新文本数据，主题建模可帮助了解数据的潜在结构，判断其在未来建模中的可用性。例如，如果主题模型返回清晰明确的主题，那么该数据集适合进行进一步的聚类分析。
- 数据分类和筛选 ：通过确定主题，可创建一个额外的变量对数据进行排序、分类或分块。例如，若主题模型返回汽车、农业和电子等抽象主题，可将大型文本数据集筛选为仅包含农业主题的文档，然后进行进一步分析，如情感分析、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，主题模型可返回情感类主题。通过统计包含每个主题的文档数量，可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 ：当前主题建模最常见的应用是作为推荐引擎的组成部分。以新闻网站为例，公司可根据用户之前阅读的文章，利用主题模型确定用户喜欢的文章类型，然后从库存中找到类似主题的文章推送给用户，实现个性化