搜索引擎主题模型优化(主题模型的原理以及如何利用Python来处理文本数据？)

　　搜索引擎主题模型优化(主题模型的原理以及如何利用Python来处理文本数据？)

　　介绍

　　近年来，越来越多的非结构化数据出现，我们很难直接使用传统的分析方法从这些数据中获取信息。但新技术的出现使我们能够轻松地从中解析非结构化数据并提取重要信息。

　　主题模型是处理非结构化数据的常用方法。顾名思义，该模型的主要功能是从文本数据中提取潜在的主题信息。主题模型不同于其他基于规则或基于字典的搜索方法，它是一种无监督学习方法。

　　主题可以通过语料库中的共同出现的术语来定义，一个好的主题模型的拟合应该是这样的——“健康”、“医生”、“病人”、“医院”构成了医疗保健主题，而“农场” 、“庄稼”、“小麦”构成农业主题。

　　主题模型的适用领域是：文档聚类、信息提取和特征选择。例如，《纽约时报》使用主题模型的结果来提高 文章 推荐引擎的性能。许多专家将主题模型应用到招聘领域，利用主题模型提取职位需求中的潜在信息，并利用模型拟合结果匹配候选人。此外，主题模型还用于处理电子邮件、客户评论和用户社交数据等*敏*感*词*非结构化数据。

　　

　　如果您对主题模型不熟悉，那么本文将告诉您主题模型的原理以及如何使用 Python 构建主题模型。

　　目录Python实现提出的特征选择LDA模型

　　我们可以使用各种方法来处理文本数据，例如 TF 和 IDF 方法。LDA模型是最流行的主题模型，接下来我们将详细介绍LDA模型。

　　LDA 模型假设文档由一系列主题组成，然后根据相应的概率分布从这些主题中生成单词。给定一个文档数据集，LDA 模型主要用于识别文档中的主题分布。

　　LDA 模型是一种矩阵分解技术。在向量空间模型中，任何语料库都可以表示为文档词频矩阵。如下图，矩阵收录N个文档和M个词，矩阵中的值代表词在文档中出现的频率。

　　

　　LDA模型将上述文档词频矩阵转换为两个低维矩阵——M1和M2。其中，M1代表文档主题矩阵，M2代表主题词矩阵，它们的维度分别为N*K和K*M，K代表文档中主题的数量，M代表词的数量。

　　

　　需要注意的是，上述两个矩阵提供了文档主题和主题词的初始分布，LDA模型通过采样更新这两个矩阵。模型通过更新文档中每个词的主题归属来调整模型的参数值p1和p2，其中$p1 = p(\frac{topict}{documentd})$, $p2 = p(\frac {wordw} {topic})$。经过一系列的迭代计算，LDA模型达到收敛状态，此时我们可以得到一组最优参数值。

　　LDA模型的参数

　　超参数alpha和beta——alpha代表document-topic密度，beta代表topic-word密度，其中较大的alpha值表示文档中的主题较多，较大的beta值表示主题词中的主题较多。

　　主题的数量——我们可以使用 KL 散度分数来计算最优的主题数量。由于这部分太学术，我就不详细介绍这些内容了。感兴趣的读者可以参考相关文献（On Finding the Natural Number of Topics with Latent Dirichlet Allocation: Some Observations）。

　　主题词数——这个参数取决于你的实际需求，如果你的目标是提取主题信息，那么你最好选择更多的词。如果您的目标是提取特征，那么您应该选择更少的术语。

　　Iterations - LDA 算法的迭代次数

　　Python实现数据准备

　　以下是一些示例数据：

　　

　　数据清洗和预处理

　　数据清洗是文本建模分析过程的重要组成部分，在此过程中我们将去除标点符号、停用词和规范化数据集：

　　

　　计算文档词频矩阵

　　

　　构建 LDA 模型

　　

　　拟合结果

　　

　　建议

　　主题模型的拟合结果完全取决于语料中的特征项，语料由稀疏的文档词频矩阵组成。降低矩阵的维数可以提高主题模型的拟合效果。根据我个人的经验，主要有以下几种降维方法：

　　频率滤波

　　我们可以按照词的频率排序，然后保留频率较高的词，删除频率较低的词。此外，我们还可以通过探索性分析来决定如何设置阈值。

　　

　　标记过滤器

　　一般来说，标签过滤方法优于频率过滤方法。主题模型通过词的共现来反映主题信息，但并非所有词在每个主题中都同等重要。我们可以去掉这些不相关的词，提高模型的拟合效果。

　　

　　批量智能 LDA

　　为了提取文档中最重要的主题信息，我们可以将语料库拆分为一系列固定大小的子集。然后，我们可以为每个数据子集构建多个 LDA 模型，其中最常出现的主题是该文档中最重要的主题信息。

　　特征选择

　　有时，我们也可以使用 LDA 模型来选择特征。以文本分类问题为例，如果训练集收录多个类别的文档，我们可以先建立一个 LDA 模型，然后去除不同类别文档中出现的主题信息，剩下的特征有助于提高文本分类模型。准确性。

　　结语

　　到目前为止，我们已经介绍了主题模型，我希望本文能帮助您了解如何使用文本数据。如果您想加深对主题模型的理解，那么我建议您练习本文中的代码并检查模型的拟合度。

　　如果你觉得这篇文章对你有帮助，你可以把这篇文章分享给你的朋友。

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　　原文链接：/blog/2016/08/beginners-guide-to-topic-modeling-in-python/