一種文本挖掘方法稱為主題建模,什么時候會用到主題建模？

你曾經(jīng)是否去過一家管理良好的圖書館？我常常被圖書館有秩序的書籍管理震驚到，他們可以根據(jù)書名、內(nèi)容或者其他主題把所有書排列整齊。但是如果你給圖書館提供了幾千本書，讓他們根據(jù)每本書的種類進行管理，他們一定會累到吐血。

但如果你有這些書的電子格式，做起來似乎就簡單的多了，無需手動操作，幾秒鐘可能就完成了。NLP萬歲！

請看下面一小段話：

從三種顏色的高亮處我們得知，這里有三種主題（或者概念）。一個好的主題模型可以分辨出相似的單詞，并把它們歸到一個群組中。在上面這段話中，最主要的主題就是綠色的主題2，通過它我們可以了解到這段話的主要意思是有關(guān)假視頻的。

在這篇文章中，我們將學(xué)習(xí)一種文本挖掘方法，稱為主題建模（topic modeling）。這是提取主題的一種非常有用的技術(shù)，在NLP問題中會經(jīng)常用到。

注：在閱讀這篇文章前，我強烈推薦我們此前的另一篇文章：《12種降維方法終極指南（含Python代碼）》，從中可以了解SVD、UMAP等概念，這些概念會在本文出現(xiàn)。

什么是主題模型？

主題模型可以看作是一種無監(jiān)督技術(shù)，用于在多個文本文件中發(fā)現(xiàn)主題。但這些主題在自然中是抽象的，而且一段文本中可能含有多種主題。就目前來說，我們暫且將主題模型理解成一個黑箱，如下圖所示：

黑箱（主題模型）將很多相似相關(guān)的詞語聚集起來，稱為主題。這些主題在文本中有特定的分布形態(tài)，每種主題都是通過它包含的不同單詞比例確定的。

什么時候會用到主題建模？

回到我們開頭說到的圖書館的例子，現(xiàn)在假設(shè)你要對幾個數(shù)字化文本進行管理，如果數(shù)量不多，完全可以手動完成，但如果電子文本數(shù)量很大該怎么辦？

這就需要用到NLP技術(shù)，對于這項任務(wù)，主題建模是必須用到的。

主題建?？梢詭椭褂谜咛幚泶罅课谋緮?shù)據(jù)，找到文本中相似的多個詞語，確定抽象的主題。除此之外，主題模型還可以用于搜索引擎，讓搜索結(jié)果與搜索字符相匹配。

隱藏語義分析（LSA）概覽

所有語言都有自己細小的特征，機器難以分辨（有時連人類都會認錯）。比如有時不同的單詞卻表達相同含義，或者同一個單詞卻表達不同意思。

例如，看以下兩個句子：

I liked his lastnovelquite a lot.

We would like to go for anovelmarketing campaign.

在第一句話中，“novel”指的是一本書、小說，而在第二句話中它是形容詞，意為“新的”。

我們可以輕易地分辨二者，因為我們理解了“novel”前后詞語的意思。但是，機器無法理解這些概念，所以也不能理解詞語所處的語境。這就需要用到隱藏語義分析（LSA）了，它通過分析詞語周圍的語境捕捉其中的隱藏概念，即主題。

所以，僅僅將詞語映射到文本中并不能起到太大幫助，我們真正要做的是弄清楚詞語背后隱藏的概念或主題，這就是LSA的目的。

實施LSA的步驟

假設(shè)我們有m個文本文檔，總共有n個不同的詞語，我們想從文檔中所有文本數(shù)據(jù)中提取出k個主題，而k是由用戶決定的。

生成一個文本-單詞矩陣，計算TF-IDF分數(shù)。

之后，我們會將上述矩陣的維度降至k，利用奇異值分解（SVD）。

SVD將一個矩陣分解成三個其他的矩陣，假設(shè)我們想用SVD分解矩陣A，它就會將其分成矩陣U、S和VT（矩陣V的轉(zhuǎn)置矩陣）。

矩陣UK的每一行都是對應(yīng)文本的向量表示，這些向量的長度是k，即目標(biāo)主題的數(shù)量。我們數(shù)據(jù)中的詞語的向量表示可以在矩陣VK中找到。

通過SVD，我們得到了我們的數(shù)據(jù)中每個文本和詞語的向量表示，然后用這些向量，我們可以找到相似的單詞，利用余弦相似性找到相似的文本。

用Python實現(xiàn)LSA

首先下載所需要的庫。

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

pd.set_option("display.max_colwidth", 200)

在這篇文章中，我們會用到sklearn中的“20 Newsgroup”，下載地址：archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Twenty+Newsgroups。代碼如下：

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups

dataset = fetch_20newsgroups(shuffle=True, random_state=1, remove=('headers', 'footers', 'quotes'))

documents = dataset.data

len(documents)

輸出：11314。

dataset.target_names

['alt.atheism',

'comp.graphics',

'comp.os.ms-windows.misc',

'comp.sys.ibm.pc.hardware',

'comp.sys.mac.hardware',

'comp.windows.x',

'misc.forsale',

'rec.autos',

'rec.motorcycles',

'rec.sport.baseball',

'rec.sport.hockey',

'sci.crypt',

'sci.electronics',

'sci.med',

'sci.space',

'soc.religion.christian',

'talk.politics.guns',

'talk.politics.mideast',

'talk.politics.misc',

'talk.religion.misc']

數(shù)據(jù)及共有11314個文本文檔，分布在20各不同的newsgroup中。

數(shù)據(jù)預(yù)處理

開始之前，我們先嘗試著清理文本數(shù)據(jù)。主要思想就是清除其中的標(biāo)點、數(shù)字和特殊字符。之后，我們需要刪除較短的單詞，因為通常它們不會包含什么有用的信息。最后，我們將文本變?yōu)椴粎^(qū)分大小寫。

news_df = pd.DataFrame({'document':documents})

# removing everything except alphabets`

news_df['clean_doc'] = news_df['document'].str.replace("[^a-zA-Z#]", " ")

# removing short words

news_df['clean_doc'] = news_df['clean_doc'].apply(lambda x: ' '.join([w for w in x.split() if len(w)>3]))

# make all text lowercase

news_df['clean_doc'] = news_df['clean_doc'].apply(lambda x: x.lower())

之后我們要刪除沒有特別意義的停止詞，例如“it”、“they”、“am”、“been”、“about”、“because”、“while”等等。為了實現(xiàn)這一目的，我們要對文本進行標(biāo)記化，也就是將一串文本分割成獨立的標(biāo)記或單詞。刪除停止詞之后，再把這些標(biāo)記組合在一起。

from nltk.corpus import stopwords

stop_words = stopwords.words('english')

# tokenization

tokenized_doc = news_df['clean_doc'].apply(lambda x: x.split())

# remove stop-words

tokenized_doc = tokenized_doc.apply(lambda x: [item for item in x if item notin stop_words])

# de-tokenization

detokenized_doc = []

for i in range(len(news_df)):

t = ' '.join(tokenized_doc[i])

detokenized_doc.append(t)

news_df['clean_doc'] = detokenized_doc

文本-詞語矩陣

這是通向主題建模的第一步。我們要用sklearn的TfidfVectorizer給1000個詞語創(chuàng)造一個文本-詞語矩陣。如果你有足夠的計算力，可以增加更多數(shù)據(jù)。

from sklearn.feature_extraction.text importTfidfVectorizer

vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english',

max_features= 1000, # keep top 1000 terms

max_df = 0.5,

smooth_idf=True)

X = vectorizer.fit_transform(news_df['clean_doc'])

X.shape # check shape of the document-term matrix

(11314, 1000)

主題建模

下一步是將每個詞語和文本用向量表示，我們會用到文本-詞語矩陣并對他們降維。這里會用到TruncatedSVD執(zhí)行矩陣的分解。

由于數(shù)據(jù)來自20個不同的分組，我們就假設(shè)文本數(shù)據(jù)有20個不同主題。

from sklearn.decomposition importTruncatedSVD

# SVD represent documents and terms in vectors

svd_model = TruncatedSVD(n_components=20, algorithm='randomized', n_iter=100, random_state=122)

svd_model.fit(X)

len(svd_model.components_)

20

svdmodel中的元素就是我們的主題，我們可以用svdmodel.components_查看。最后，在20個主題中輸入幾個重要單詞，看模型會做出什么反應(yīng)。

terms = vectorizer.get_feature_names()

for i, comp in enumerate(svd_model.components_):

terms_comp = zip(terms, comp)

sorted_terms = sorted(terms_comp, key= lambda x:x[1], reverse=True)[:7]

print("Topic "+str(i)+": ")

for t in sorted_terms:

print(t[0])

print(" ")

Topic0: like know people think good time thanks

Topic1: thanks windows card drive mail file advance

Topic2: game team year games season players good

Topic3: drive scsi disk hard card drives problem

Topic4: windows file window files program using problem

Topic5: government chip mail space information encryption data

Topic6: like bike know chip sounds looks look

Topic7: card sale video offer monitor price jesus

Topic8: know card chip video government people clipper

Topic9: good know time bike jesus problem work

Topic10: think chip good thanks clipper need encryption

Topic11: thanks right problem good bike time window

Topic12: good people windows know file sale files

Topic13: space think know nasa problem year israel

Topic14: space good card people time nasa thanks

Topic15: people problem window time game want bike

Topic16: time bike right windows file need really

Topic17: time problem file think israel long mail

Topic18: file need card files problem right good

Topic19: problem file thanks used space chip sale

主題可視化

為了更方便地探索主題，我們應(yīng)該對其可視化。當(dāng)然，可是話不能大于三維，但是PCA或t-SNE等技術(shù)可以幫我們將高維數(shù)據(jù)降成低維進行可視化。這里，我們用另一種相對較新的技術(shù)，稱作UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）。

import umap

X_topics = svd_model.fit_transform(X)

embedding = umap.UMAP(n_neighbors=150, min_dist=0.5, random_state=12).fit_transform(X_topics)

plt.figure(figsize=(7,5))

plt.scatter(embedding[:, 0], embedding[:, 1],

c = dataset.target,

s = 10, # size

edgecolor='none'

)

plt.show()

如上所示，結(jié)果非常明顯，每個點代表一段文本，不同的顏色表示20個分組。

完整代碼地址：github.com/prateekjoshi565/latentsemanticanalysis

LSA的優(yōu)缺點

如上所示，隱藏語義分析非常有用，但是它也有自己的缺點。在使用它之前，還需要了解它的優(yōu)缺點。

優(yōu)點：

LSA非?？?，并且易于實施。

結(jié)果很清晰，比單一的向量空間模型好得多。

缺點：

由于它是一個線性模型，可能在非線性數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)的不是很好。

LSA假設(shè)文本中的詞語是高斯分布，可能不適用于所有問題。

LSA中涉及SVD，可能在出現(xiàn)新數(shù)據(jù)或更新時需要大量計算力。