CN110347824A - 一种基于词汇相似性的lda主题模型最优主题数确定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于词汇相似性的LDA主题模型最优主题数确定方法,利用LDA模型抽取主题词,基于词向量间的相似性,寻找最优主题数目。首先对文本数据进行分词等预处理,应用LDA主题模型对文本进行主题建模,获得每个主题下对应的词分布;然后将词分布转化为词向量分布,利用向量间的相似性,基于LDA的语义关联,分析主题质量,确定最优主题数目。本发明提出的方法可以自动确定最优主题数目,避免人为设定的局限,更好地服务于微博文本数据的聚类分析。

Description

一种基于词汇相似性的LDA主题模型最优主题数确定方法
技术领域
本发明属于自然语言处理技术领域,涉及一种自然语言处理模型,具体涉及一种基于词汇相似性的LDA主题模型最优主题数确定方法。
背景技术
随着互联网的高速发展,微博作为开放的用户交流和信息传播平台,越来越受到人们的欢迎。挖掘用户兴趣偏好,分析用户偏好行为特征,对舆情监控和网络安全管理以及商业价值推广,具有十分重要作用。但每个用户每天浏览成千上百条微博,海量微博信息增加了用户获取自身需要信息的难度,影响了用户体验。精准获取用户偏好是微博平台主动推送用户感兴趣内容的关键。
在文本聚类方面,主题方法比传统方法更有效,这也使得隐含狄利克雷分布(LDA,Latent Dirichlet Allocation)在文本处理方面得到越来越多的应用。LDA主题模型是数据挖掘和文本信息处理方面不可或缺的模型。该主题模型是一种文本建模方法,能够以概率分布的形式表达出文本中隐藏的主题信息。LDA主题模型打破了传统文本表示的思维模式,提出“主题”的概念,用于在海量文本中抽取出重要信息。
基于LDA主题模型进行主题挖掘,最优主题数目直接影响用户兴趣偏好刻画精度。目前普遍认为Gibbs采样的LDA主题模型的最大问题是无法确定最优主题数目,在大多数情况下,都是通过经验人为设定主题数目,主题数目对迭代过程和结果非常重要,过多或者过少都会对模型产生很大的影响,导致最终的文档分布存在精度误差。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明提供了一种基于词汇相似性的LDA主题模型最优主题数确定方法。
本发明所采用的技术方案是:1.一种基于词汇相似性的LDA主题模型最优主题数确定方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:选取初始k值,作为LDA主题模型初始主题数目;
步骤2:进行文档主题分离,采样主题,直至收敛;
步骤3:生成主题-词分布,记为(T1,w11,w12,...,w1n)、(T2,w21,w22,...,w2n)、…、(Tn,wn1,wn2,...,wnn);其中,T1、T2、…、Tn为n个主题,wij为每个主题下的词分布;
步骤4:将主题-词分布转换为主题-词向量分布;
步骤5:计算主题质量,对每个主题下的词向量两两计算相似值,获取平均值;
步骤6:绘制曲线,为某个主题下的词语相似度平均值,Topic#为对应主题;平均相似度达到最小时,每个主题下的词分布倾向于表达一个主题,分类模型达到最优。
作为优选,步骤2中,根据Gibbs采样公式采样主题。
作为优选,步骤4中,基于维基百科通过word2vec训练词向量,将主题-词分布转换为主题-词向量分布。
作为优选,步骤5中,对每个主题下的词向量两两计算相似值,计算方法是,选取主题T,通过向量相加平均法得到每个主题下的主题词相似度之和的平均值,其公式如下所示:
其中,NT为主题数,w为主题T下的主题词数目,e(wi,wj)为两词语间的相似度,相似度通过余弦值得到,即:
wi和wj分别为词语的向量表示;主题词i与主题词j计算相似度值,然后取得主题T下所有分布词的相似度之和,计算得到平均值。
作为优选,步骤6中所述绘制曲线方法为:为某个主题下的词语相似度平均值,通过计算不同Topic#下的值,绘制出横坐标为Topic#数,纵坐标为的折线图,基于连续的Topic#数,找到最小值点,最小值点对应的Topic#数,即为最优主题数目。
本发明提供的LDA主题数目确定方法,可以有效的避免根据经验人为设定主题数目的局限,提供最优的LDA初始主题数目,从而有效地解决了主题个数的选择问题,得到更好的模型聚类效果。
附图说明
图1本发明实施例的流程图。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明,下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述,应当理解,此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
请见图1,本发明提供的一种基于词汇相似性的LDA主题模型最优主题数确定方法,包括以下步骤:
步骤1:选取初始k值,作为LDA主题模型初始主题数目;
步骤2:进行文档主题分离,采样主题,直至收敛;
本实施例中,首先对要分析的文本数据进行预处理,分词并去除停用词。然后应用LDA模型,根据Gibbs采样公式,采样至收敛,并生成主题-词分布。
步骤3:生成主题-词分布,记为(T1,w11,w12,...,w1n)、(T2,w21,w22,...,w2n)、…、(Tn,wn1,wn2,...,wnn);其中,T1、T2、…、Tn为n个主题,wij为每个主题下的词分布;
步骤4:将主题-词分布转换为主题-词向量分布;
本实施例中,为了获得词语的向量表示,可通过爬取维基百科等海量文本数据并基于word2vec训练词向量,然后将生成的主题-词分布转化为主题-词向量分布。
步骤5:计算主题质量,对每个主题下的词向量两两计算相似值,获取平均值;
本实施例中,对每个主题下对应的词向量分布相互计算相似值,通过向量相加平均法,得到每个主题下的主题词相似度之和的平均值,具体计算方法如下:
其中,NT为主题数,w为主题T下的主题词数目,e(wi,wj)为两词语间的相似度,相似度通过余弦值得到,即:
wi和wj分别为词语的向量表示。主题词i与主题词j计算相似度值,然后取得主题T下所有分布词的相似度之和,计算得到平均值。
步骤6:绘制曲线,为某个主题下的词语相似度平均值,Topic#为对应主题;平均相似度达到最小时,每个主题下的词分布倾向于表达一个主题,分类模型达到最优。
本实施例中,通过进一步的绘制曲线,为某个主题下的词语相似度平均值,Topic#为对应主题,可以更直观的获取均值最小点,均值最小点对应的主题数目即为最优主题数目。
应当理解的是,本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
应当理解的是,上述针对较佳实施例的描述较为详细,并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下,还可以做出替换或变形,均落入本发明的保护范围之内,本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (5)

1.一种基于词汇相似性的LDA主题模型最优主题数确定方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:选取初始k值,作为LDA主题模型初始主题数目;
步骤2:进行文档主题分离,采样主题,直至收敛;
步骤3:生成主题-词分布,记为(T1,w11,w12,...,w1n)、(T2,w21,w22,...,w2n)、…、(Tn,wn1,wn2,...,wnn);其中,T1、T2、…、Tn为n个主题,wij为每个主题下的词分布;
步骤4:将主题-词分布转换为主题-词向量分布;
步骤5:计算主题质量,对每个主题下的词向量两两计算相似值,获取平均值;
步骤6:绘制曲线,为某个主题下的词语相似度平均值,Topic#为对应主题;平均相似度达到最小时,每个主题下的词分布倾向于表达一个主题,分类模型达到最优。
2.根据权利要求1所述的基于词汇相似性的LDA主题模型最优主题数确定方法,其特征在于:步骤2中,根据Gibbs采样公式采样主题。
3.根据权利要求1所述的基于词汇相似性的LDA主题模型最优主题数确定方法,其特征在于:步骤4中,基于维基百科通过word2vec训练词向量,将主题-词分布转换为主题-词向量分布。
4.根据权利要求1所述的基于词汇相似性的LDA主题模型最优主题数确定方法,其特征在于:步骤5中,对每个主题下的词向量两两计算相似值,计算方法是,选取主题T,通过向量相加平均法得到每个主题下的主题词相似度之和的平均值,其公式如下所示:
其中,NT为主题数,w为主题T下的主题词数目,e(wi,wj)为两词语间的相似度,相似度通过余弦值得到,即:
wi和wj分别为词语的向量表示;主题词i与主题词j计算相似度值,然后取得主题T下所有分布词的相似度之和,计算得到平均值。
5.根据权利要求1-4任意一项所述的基于词汇相似性的LDA主题模型最优主题数确定方法,其特征在于,步骤6中所述绘制曲线方法为:为某个主题下的词语相似度平均值,通过计算不同Topic#下的值,绘制出横坐标为Topic#数,纵坐标为的折线图,基于连续的Topic#数,找到最小值点,最小值点对应的Topic#数,即为最优主题数目。
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