Тематическое моделирование – это процесс выявления скрытых тем для группировки набора документов.
Это можно применять для анализа больших массивов научных работ для выявления тенденций, для анализа отзывов и запросов клиентов для улучшения продуктов и услуг, для мониторинга новостей и социальных медиа для выявления трендов и настроений, для организации информации в библиотеках и архивах, для улучшения рекомендательных систем и многого другого.
Рассмотрим популярные методы тематического моделирования:
LSA (Latent Semantic Analysis, Латентный семантический анализ):
- Что это? Простой метод поиска скрытых тем в текстах.
- Как это работает? Разбивает текст на таблицу слов, а затем упрощает эту таблицу.
- Плюсы: Простой и легко понять.
- Минусы: Не всегда точно показывает, что тексты значат.
LSI (Latent Semantic Indexing, Латентное семантическое индексирование):
- Что это? Метод, аналогичный LSA.
- Как это работает? Преобразует большой объем текстов в таблицу, где строки — это слова, а столбцы — документы. Затем упрощает эту таблицу, чтобы выявить основные паттерны и темы.
- Плюсы: Легко реализуется.
- Минусы: Может давать неоднозначные или нечеткие результаты, особенно если в текстах много шума или они очень разнообразны.
pLSA (Probabilistic Latent Semantic Analysis, Вероятностный латентный семантический анализ):
- Что это? Улучшенная версия LSA, которая использует вероятностное распределение Дирихле.
- Как это работает? Смотрит на вероятность появления каждого слова, чтобы угадать темы.
- Плюсы: Лучше понимает темы.
- Минусы: Может ошибаться, если тем много.
LDA (Latent Dirichlet Allocation, Распределение Латентного Дирихле):
- Что это? Расширенная версия pLSA, добавляет больше математики для точности.
- Как это работает? Представляет каждый текст как смесь разных тем.
- Плюсы: Хорошо работает даже с большим количеством текстов.
- Минусы: Может быть сложно настроить.
NMF (Non-negative Matrix Factorization, Неотрицательная матричная факторизация):
- Что это? Метод, который разбивает таблицу слов на части, чтобы найти темы.
- Как это работает? Разлагает таблицу слов так, чтобы все числа были положительными.
- Плюсы: Результаты легко понять.
- Минусы: Может нестабильно работать при изменении начальных условий.
BERTopic:
- Что это? Современный метод, использующий искусственный интеллект для понимания контекста слов.
- Как это работает? Сочетает сложные алгоритмы и модели языка для поиска тем.
- Плюсы: Очень хорошо понимает текст.
- Минусы: Требует больше компьютерных ресурсов по сравнению с "классическими" методами.
Top2Vec:
- Что это? Метод, который автоматически находит темы в текстах, используя современные технологии.
- Как это работает? Группирует тексты, которые говорят о похожих вещах.
- Плюсы: Автоматически определяет количество тем.
- Минусы: Тоже требует больше ресурсов, особенно для больших кластеров документов.
Библиотек для реализации тематического моделирования в Питоне великое множество:
Gensim
Специализированная библиотека для тематического моделирования и анализа документов.
Поддерживается LSA, LSI и LDA. pLSA NMF, BERTopic или Top2Vec не поддерживается напрямую.
Scikit-learn
Одна из самых популярных библиотек машинного обучения для Python. Она включает в себя широкий спектр алгоритмов классификации, регрессии, кластеризации и уменьшения размерности, а также различные инструменты для моделирования и предобработки данных.
Поддерживается NMF. pLSA, LDA, BERTopic или Top2Vec не поддерживаются напрямую. Для LDA лучше использовать Gensim.
BERTopic
Отдельная библиотека, специализирующаяся на тематическом моделировании с использованием современных моделей трансформеров, таких как BERT.
Top2Vec
Также является отдельной библиотекой, специализирующейся на современном подходе для полностью автоматического определения тем в документах.
Hugging Face
В библиотеке transformers нет специализированного пайплайна, который был бы непосредственно предназначен для тематического моделирования, как это понимается в классическом машинном обучении.
Однако, pipeline 'zero-shot-classification' позволяет сгруппировать тексты по заранее определенным категориям без необходимости обучения модели на специфическом датасете. При небольшой адаптации для автоматического создания категорий, например, при помощи API OpenAI, это даст интересное решение для тематического моделирования.
При выполнении задачи будет полезна предварительная обработка текста:
NLTK
Ведущая платформа для работы с человеческим языком с использованием Python. Она предоставляет легкий доступ к набору библиотек для классификации, токенизации, стемминга, тэггинга и парсинга.
spaCy
Индустриальная библиотека для обработки естественного языка, ориентированная на производительность и масштабируемость. Она поддерживает множество языков и предлагает готовые компоненты для токенизации, частеречной разметки, извлечения сущностей, анализа зависимостей и многое другое.
SentenceTransformers
Используется для получения эмбеддингов (векторных представлений) предложений, что позволяет сравнивать их семантическую близость. Эта библиотека была разработана на основе технологий трансформеров, таких как BERT, RoBERTa, DistilBERT и других.
Заключение
Как видим, задача тематического моделирования достаточно сложная и пока не решена в полностью автоматическом режиме, а требует "ручного подхода" для тонкой настройки тем и кластеров. Тем не менее, методы основанные на больших языковых моделях стремительно развиваются и в недалеком будущем, мы скорее всего, увидим больше решений не только повышающих точность тематического моделирования, но и значительно ускоряющих процесс анализа данных.