Bei der Themenmodellierung wird eine Verteilung verwendet, um Wörter aus einer Menge von Wörtern zu erzeugen. Die Verteilung wird aktualisiert, wenn sich die Zuordnung zwischen Thema und Wort ändert, und zwar auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeit, dass das Thema t das Wort w erzeugt. Der Prozess wird so lange wiederholt, bis das Modell mit der Anzahl der vom Thema erzeugten Wörter zufrieden ist.
Latent Dirichlet Allocation
Die Themenmodellierung ist ein Prozess der Mustererkennung in erweiterten Textkorpora. Sie gilt als besonders wertvoll für die strategische Unternehmensoptimierung. Die Technik umfasst die Identifizierung von Themen und Trends in Dokumenten auf der Grundlage ihrer Häufigkeitsverteilungen und Dirichlet-Verteilungen. Der Prozess umfasst eine Reihe von Schritten, darunter die Vorverarbeitung des Textes, die Erstellung von LDA-Modellen, das Training und die Bewertung sowie die Anwendung des Modells auf neue Transkripte. Das Ergebnis dieses Prozesses ist eine Zusammenfassung der Themen und Trends, die in dem Dokument vorkommen. Dieses Verfahren setzt jedoch voraus, dass die Texte richtig strukturiert sind. Außerdem ist die Annotation von Texten teuer.
Der LDA-Algorithmus erzeugt für jedes Dokument einen Themenmix. Dabei werden die gleichen K Themen verwendet, aber unterschiedliche Anteile dieser Themen. Dieser Vorgang wird für alle Wörter des Dokuments wiederholt. Das Vorhandensein von Dirichlets hilft dem Algorithmus bei der Verallgemeinerung des Modells auf neue Dokumente und auf Themen mit einer Häufigkeit von Null.
Bei der Verwendung der Latent-Dirichlet-Allokation muss man sich der Bedeutung des Kontexts, in dem die Daten analysiert werden, bewusst sein. Ein Thema kann beispielsweise einen Begriff enthalten, der sowohl auf Katzen als auch auf Hunde zutrifft, aber das Wort “Training” wird nur in Bezug auf Hunde verwendet. Um mehrdeutige Begriffe zu disambiguieren, werden die Begriffe der benachbarten Themen verwendet. Außerdem enthalten die meisten Dokumente eine begrenzte Anzahl von Themen. Die einzelnen Themen haben unterschiedliche Häufigkeiten und Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
Ein Themenmodell ist ein Analyseinstrument, das die statistische Mischung und Verteilungsannahme verwendet, dass jedes Dokument mehrere Themen behandelt. Auf diese Weise kann das Thema eines Dokuments als eine statistische Verteilung von Themen dargestellt werden. Die Ausgabe eines Themenmodells ist eine Liste von Themen-IDs und Wortwahrscheinlichkeiten.
SurvLDA
Die SurvLDA-Themenmodellierung ist eine Technik zur automatischen Klassifizierung von Dokumenten. Sie verwendet eine LDA-Methode, die verschiedene Techniken kombiniert. Das Ziel des Themenauswahlprozesses ist es, die kleine Anzahl von Themen mit der geringsten Komplexität zu identifizieren. Die Steigung der angepassten Linie beginnt zu sinken, nachdem zwanzig Themen identifiziert wurden.
Das Themenmodell wird mit einer Sammlung von Artikeln trainiert. Im Laufe der Zeit lernt es mehr über die Sammlung. Dieser automatisierte Prozess kann die Nachbearbeitungszeit und -kosten reduzieren. Das Modell kann leicht aktualisiert werden, wenn neue Artikel hinzugefügt werden. Durch die Bereitstellung eines Rahmens, der einfache Aktualisierungen ermöglicht, kann die SurvLDA-Themenmodellierung zur Verbesserung explorativer Überprüfungen eingesetzt werden.
Um das SurvLDA-Themenmodell zu verwenden, müssen das LDA-Wörterbuch und der Korpus vorhanden sein. Ein Wörterbuch ist eine Menge von lemmatisierten Wörtern, während der Korpus eine Sammlung von Texten ist. Das Wörterbuch wird mit einer eindeutigen ID erstellt, während der Korpus ein Textarchiv ist. Das SurvLDA-Themenmodell wird mit Hilfe der Gensim-Bibliothek auf dem Korpus trainiert.
Die meisten Forschungsprojekte folgen der gleichen Pipeline, um ein Themenmodell zu erstellen. Um den Prozess zu vereinfachen, filtern sie nicht-englische Wörter heraus, um die Anzahl der informativen Merkmale zu reduzieren. Mimno (2012) behält jedoch Fremdsprachen in seinem Korpus. Er stellt fest, dass sich klassische Studien aus dem englischsprachigen Raum von denen aus dem deutschsprachigen Raum unterscheiden.
Die SurvLDA-Themenmodellierung ist eine leistungsstarke Methode zur Erforschung der Literatur. Sie wird häufig bei explorativen Literaturübersichten eingesetzt und erfordert hohe technische und statistische Fähigkeiten. Mit dieser Methode können Forscher eine nahezu unendliche Anzahl von Artikeln analysieren. Sie ist außerdem flexibel und kann zur Kreuzvalidierung verwendet werden.
Die SurvLDA-Themenmodellierung arbeitet mit Dirichlet-Verteilungen, um versteckte Themen im Text zu erkennen. Es handelt sich um einen iterativen Prozess, der mit der Initialisierung von Themenzuweisungen für jedes Wort in einem Dokument beginnt. Anschließend werden die Themenzuordnungen für jedes Wort auf der Grundlage des gemeinsamen Auftretens und der Dirichlet-Variabilität aktualisiert. Danach wird dieser Prozess für alle Dokumente wiederholt.
Die SurvLDA-Themenmodellierung ist ein wertvolles Instrument zur Identifizierung von Themen in großen Textmengen. Es kann in einer Vielzahl von Forschungsbereichen eingesetzt werden. Es kann für explorative Literaturübersichten verwendet werden und hat praktisch keine Begrenzung für die Anzahl der zu verarbeitenden Dokumente. Außerdem kann mit dieser Methode die Entwicklung eines Forschungsgebiets verfolgt werden. Sie kann automatisch aktualisiert werden, wenn neue Arbeiten veröffentlicht werden. Darüber hinaus können Veröffentlichungen in Themen gruppiert werden.
Gensim
Gensim ist eine Python-Bibliothek, mit der Sie gute Themenmodelle erstellen können. Sie liest einen Korpus und gruppiert die Dokumente auf der Grundlage von Ähnlichkeiten in Clustern. Sie kann auch Wortvektoren mit minimalem Code erzeugen. Im Gegensatz dazu ist die NLP-Bibliothek SpaCy nicht darauf ausgelegt, eigene Wortvektoren zu erstellen.
Gensim verwendet eine Methode namens stochastische Variationsinferenz, um den Anteil der Themen innerhalb eines Dokuments zu schätzen. Anschließend wird jedes Dokument in eine Matrix umgewandelt, in der jedes Element ein Thema darstellt. Anschließend wird anhand dieser Matrix die Themenverteilung vorhergesagt. Die Ausgabe des Modells zeigt Themen, die den Korpus dominieren, mit sehr geringen Wahrscheinlichkeiten für andere Themen.
Es gibt viele Arten von Themenmodellen. Das einfachste ist das Autorenmodell. Dieses Modell ist das einfachste und umfasst die Wörter eines einzigen Autors. Gensim unterstützt sowohl das Autor-Thema-Modell als auch das strukturelle Themenmodell, das im Bereich der Sozialwissenschaften entwickelt wurde. Das strukturelle Themenmodell ist als R-Paket verfügbar.
Bei der Bestimmung der optimalen Anzahl von Themen ist der Alpha-Parameter zu berücksichtigen. Dieser steuert das Verhalten des Dirichlet-Priors. Wenn er auf einen hohen Wert eingestellt ist, neigt der Prior dazu, mehr Themen in einem Dokument zu verwenden. Wenn Sie eine Anpassung vermeiden möchten, können Sie den Alpha-Parameter auf auto setzen, damit sich das Modell automatisch anpasst. Der Trainingsschritt kann einige Minuten dauern, je nachdem, welchen Rechner Sie verwenden.
Themenmodelle können auch für biologische Daten verwendet werden. Sie identifizieren die häufigsten Wörter in einem Dokument. Diese Wörter kommen oft zusammen vor. Biologische Daten können viele Themen enthalten, und die Verwendung eines Themenmodells zur Analyse dieser Dokumente kann helfen, diese Themen zu identifizieren. Ziel der Themenmodellierung ist es, versteckte Informationen in den Daten zu finden, die andernfalls ignoriert werden könnten.
Die Verwendung eines Themenmodells ist eine der gängigsten Methoden zur Dimensionalitätsreduktion. Themenmodelle können bei der Annotation von Genen nützlich sein und auch bei anderen relationalen Daten sehr hilfreich sein.
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