BERTopic で文書のクラスタリングを試す - Sansan Tech Blog
こんにちは。研究開発部の青見 (@nersonu) です。 そろそろ花粉症の季節ですね。週1でしか出社しない私は、なんとか引きこもって数ヶ月しのぎたいところです。 さて、今回は BERTopic という OSS について、さっくりとした手法の解説もしつつ、簡単に文書のクラスタリングを試そうと思います。 github.com 目次 目次 BERTopic とは 文書の埋め込み 文書のクラスタリング トピック表現 手法の概要まとめ BERTopic を試してみる インストール モデルのロード クラスタリングの実行 結果の確認 トピックごとの単語の重要度 トピックごとの文書を眺めてみる 次元削減手法・クラスタリング手法の変更 使ってみての所感 BERTopic とは BERTopic はいわゆるトピックモデリングを行うための OSS です。 トピックモデルは、文書集合から「トピック」は何が含まれ
gensimでトピックモデル(LDA)をやってみる | 分析ノート
前回の記事でgensimが登場したので、今度はgensimでトピックモデル(LDA)を実装する方法を紹介します。 ちなみに、僕はLDAをやるときはscikit-learnの方を使うことがほどんどで、gensimのldamodelには慣れていないのでご了承ください。 参考: pythonでトピックモデル(LDA) gensimの中でもword2vecに比べて若干癖があり、使いにくいように感じています。 早速ですがデータの準備からやっていきます。 使うデータは以前作成したライブドアニュースコーパスのテキストです。 以下の前処理を施しました – ユニコード正規化 – 分かち書き – 活用形を原型に戻す – 名詞,動詞,形容詞のみに絞り込む – ひらがなのみで構成された単語を取り除く – アルファベットの小文字統一 (本当はSTOP WORDの辞書を真面目に作るべきなのですが、横着して品詞と文字種
LDAb-0.1
LDAb.py: Latent Dirichlet Allocation with a background distribution. Daichi Mochihashi The Institute of Statistical Mathematics, Tokyo $Id: index.html,v 1.2 2020/08/03 12:07:07 daichi Exp $ LDAb.py is a Cython implementation of LDA with an automatic estimation of background distribution (i.e. function words) described in [1] (but [1] lacks necessary sampling details). Requirements Python 3.x Numpy
TopicModelを使って，livedoorニュースコーパスを解析してみた
エモトです．さいきんバーフバリというインド映画にどハマりしました．インド映画特有の歌とダンスに加え，ストーリーやアクションシーンの完成度もすごい．出演陣も敵味方含めて全員かっこいい．敵役の中の人が私より年下だったことが一番の驚きでした．まだ見てない方は是非．オームシャンティオームやクリッシュもおすすめ． Topic Modelとは 簡単に説明すると，文書は複数の潜在的なトピックから確率的に生成されると仮定したモデルです．下記に図例を示しました．この例では，ニュース記事は動物トピックとイベントトピックから文章が生成されて，特に動物トピックの影響が大きいのを示してます．なお，xxトピックと書いてますが，実際の計算ではトピックのラベル付けまで行われずに，計算終了後に別途でラベル付けを行います． さて今回，そのTopic Modelを実装してみました．対象データは livedoor ニュースコーパ
6 Topic modeling | Text Mining with R
In text mining, we often have collections of documents, such as blog posts or news articles, that we’d like to divide into natural groups so that we can understand them separately. Topic modeling is a method for unsupervised classification of such documents, similar to clustering on numeric data, which finds natural groups of items even when we’re not sure what we’re looking for. Latent Dirichlet
モダンなRによるテキスト解析 - Qiita
概要 すぐに使えるKNBCコーパスを対象に、モダンなRの書き方でテキスト解析したときのメモです。TF-IDFや共起頻度（ネットワーク作成）、LDAやGloVeまでをパッケージで実行しました。 - 解析済みブログコーパス 定義・設定 最初に処理で利用するライブラリの読み込みや定数・関数の定義。 library(pacman) library(widyr) # 読み込むパッケージ SET_LOAD_PACKAGE <- c("tidyverse", "Rcpp", "chunked", "tidytext", "visNetwork", "textmineR", "Matrix", "topicmodels", "LDAvis", "text2vec") # コーパスファイルの設定 SET_CORPUS_FILE <- list( DOWNLOAD_URL = "http://nlp.ist.
トピックモデルによる消費者セグメンテーション～データサイエンスを知るコラム③ - 知るギャラリー by INTAGE
この【データサイエンスを知るコラム】は、インテージのデータサイエンティストが、最新技術やマーケティングへの活用可能性などを解説するコラムです。 1. はじめに インテージデータサイエンティストによるエキスパートコラム第3弾は、「消費者セグメンテーション」をテーマにご紹介します。 行動データに基づく消費者セグメンテーションは、企業が蓄積および利用できる消費・購買データ量が増加するにしたがって重要性を増しています。データに基づく1 to 1アプローチが可能になった現在、マーケティング施策への消費者の反応を高めるには、セグメンテーションおよびターゲット層を精度高く規定することが鍵といえます。また、ターゲット層を決めた後に、マーケティング施策内容を考えるうえで、多面的にターゲット層をプロファイルすることを通じて実態を深く理解し、施策のコンテンツを企画・実行することが求められます。 今回は高精度なセ
【Python】トピックモデル（LDA） - Qiita
トピックモデルとは？ 最近、自然言語処理の分野はディープラーニング一色ですが、古典的1な手法がまだ使われることもあります。 その古典的な手法の一つにトピックモデルというものがあります。 トピックモデルを簡単に説明すると、確率モデルの一種で、テキストデータ（例：ニュース記事、口コミ）のクラスタリングでよく使われるモデルです。 クラスタリングといえばk平均法（k-means法）が有名ですが、トピックモデルはk平均法とは異なるモデル（アルゴリズム）です。 具体的には、下記のように複数のクラスタに属することを許すのか、許さないかのかが違います。 k平均法 データは一つのクラスタのみに属する トピックモデル データは複数のクラスタに属する 例えば、「テニスプレイヤーの大坂なおみ選手が日産自動車から『GT-R』というスポーツカーを寄贈された。」というニュースが先日ありました。 大坂なおみ選手の観点から
B'zの歌詞をPythonと機械学習で分析してみた 〜LDA編〜 - 下町データサイエンティストの日常
1. 本Part概要 前PartではB'zの歌詞を「TF-IDF」を用いた分析を行いました。 本Partではトピックモデルの一つである「LDA」を用いた分析についてお話しします。 pira-nino.hatenablog.com 2. LDAとは 2.1 LDAのイメージ 先に簡単な説明をしてしまいます。 LDAは「たくさんの文書データから単語のグルーピングを行う」モデルです。 このグループ1つ1つを「トピック」と呼びます。 例えば、大量のニュース記事にLDAを適用する例を考えます。 ニュース記事データにLDAを適用した例 LDAでは「各トピック（トピック数は予め指定）における各単語の所属確率」が算出されます。 理論的なことはさておき、文書データから単語をいくつかのグループに自動で分けてくれる手法 との理解で大丈夫です。 よく勘違いされることとして以下の2点を示します。 トピック数（いくつ
LDA(Latent Dirichlet Allocation)について - Qiita
はじめに 「歌」「演奏」「ダンス」などの単語を見た時、書いていないくても「音楽」を想起できる。 →複数の単語の共起性から創発される情報 潜在的意味のカテゴリをトピックと呼ぶ。 試しに動かしてみた ジャンルの異なる任意のwikiの文章（カリフラワー、NASA、マスカラ）をインプットし、それぞれの文章のテーマを抽出、LDAで分類できているかを確認する 実行結果 なんとなくできてそう。それぞれの単語があるべきカテゴリに分けられている。 カリフラワー、NASA、マスカラでは記事内の単語の出現パターンが大分異なるため、モデルとしてもイージーだったかもしれません。 お試し実行コード 基本コード... # LDA(Latent Dirichlet Allocation)のRパッケージを試してみるスクリプト # # 複数のテキストからトピックを抽出する # # 参考： # トピックモデルによる統計的潜在意
蒙古タンメン中本コーパスに対してのLDAの適用とトピック数の探索 – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト モチベーション 前回の記事では、Webスクレイピングにより入手した、蒙古タンメン中本の口コミデータに関して、Word2Vecを適用した特徴量エンジニアリングの事例を紹介しました。 今回はせっかく興味深いデータがあるので、どのようなトピックがあるのかをLDAを適用したいと思います。加えて、これまで記事で扱ってきたLDAの事例では評価指標であるPerplexityやCoherenceを扱ってこなかったことから、トピック数がどれくらいであるべきなのか、考察も含めて行いたいと
トピックモデルでテキストをクラスタリングしてみた
Twitter: ottamm_190 追記 2022/4/24 speakerdeck版：https://speakerdeck.com/masatoto/shen-ceng-xue-xi-falsebu-que-shi-xing-uncertainty-in-deep-neural-networks コンパクト版：https://speakerdeck.com/masatoto/shen-ceng-xue-xi-niokerubu-que-shi-xing-ru-men
R言語でトピックモデルとクラスタリング - からっぽのしょこ
はじめに 複数のテキストを対象に、トピックモデル(LDA:Latent Dirichlet Allocation)によるテキスト分析を行います。その分析結果を基にクラスタリングを行い、デンドログラム(樹形図)による可視化を行います。 この記事の内容は『テキストアナリティクス』著：金明哲を参考にしています。参考書の通りだと可視化の段階でトピックとタームにズレが生じるため、目・手作業での修正が必要でした。そこで、LDA()によるトピックのナンバリングとhclust(dist())によるナンバリングが自動で調整されるようにしました。なお、理論面の解説はありません(勉強中)。 www.anarchive-beta.com www.anarchive-beta.com 理論面の記事も書きました。(追記) 図1：調整前 図1は手作業での修正を行わなかった場合の出力結果です。 図1上部の樹形図の各テキス
機械学習_潜在意味解析_理論編 | DevelopersIO
概要 こんにちは、データインテグレーション部のyoshimです。 この記事は機械学習アドベントカレンダー20日目のものとなります。 今回は「潜在意味解析(LSA)」という手法を説明してみようと思います。 今回のご説明の流れとして、「潜在意味解析(LSA)」は「トピックモデル」という概念を背景としているものなので、まずは「トピックモデル」についてご説明しようと思います。 その後に「潜在意味解析(LSA)」についてご説明し、「潜在意味解析(LSA)」を発展させたアルゴリズムである「確率的潜在意味解析(pLSA)」、「潜在ディリクレ割り当て（LDA）」、LDAでよく利用されるギブスサンプリングというサンプリング手法、をご紹介しようと思います。 目次 1.トピックモデルとは 2.潜在意味解析(LSA)とは 3.アルゴリズムの流れ 4.確率的潜在意味解析（pLSA） 5.ギブスサンプリング 6.潜在
トピックモデル - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
Latent Dirichlet allocation(LDA)というなかなか面白そうなテキストマイニングを教えてもらったのでやってみる。 最近のラノベのトピックは異世界物が多い。というかここ数年は、ツンデレ、空から女の子が降ってくるハーレム物から、難聴系・鈍感主人公がハーレムを築くような物へ移り変わっているような気がするが、物語自体のトピックを推定・分類して、流行り廃りをDynamic Topin Model(DTM)を用いて解析して遊んでみたらしい。 結果としては異世界でオレTSUEEEEEEEEE!!物が流行っているという結果だった。オレらの感触と全く同じようにデータが物語っているので、このビッグウェーブに乗り遅れないようにオレも明日からラノベ書くわ!! Rではlda, topicmodelsパッケージが使えるようで、お互いに互換性のあるクラスのようである。こちらでldaを使っていた
[R] トピックモデル(LDA)を用いた大量文書の教師なし分類 - Qiita
はじめに テキストマイニングの手法、トピックモデルを用いて文書の自動分類に挑戦します。 理論的な部分はこちらの本。 先人の拵えた偉大なパッケージ群を活用させてもらい、Rでの実装部分を中心に書いてみたいと思います。 自分の振り返りためにも、困ったポイント、未解決ポイント含めて書いてるので、かなり回りくどいかもしれませんがご了承ください。 トピックモデルとは テキストマイニングではネット上のブログやニュースなど、多量の文書を取り扱うことが多いですが、トピックモデルを用いることによって、そういった文書を教師なし学習で分類することができます。 ざっくりとしたイメージですが、「文書中に出現する単語の出現確率を推定するモデル」ということ。スポーツなら「サッカー」「野球」「バレーボール」のような単語が出現しやすく、料理なら「レシピ」「献立」「まな板」みたいな単語がきっと多く出てくるのはイメージがわきやす
![[R] トピックモデル(LDA)を用いた大量文書の教師なし分類 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/374fb5ae61adf4489914b58d98a0ff36dd261b62/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUiU1RCUyMCVFMyU4MyU4OCVFMyU4MyU5NCVFMyU4MyU4MyVFMyU4MiVBRiVFMyU4MyVBMiVFMyU4MyU4NyVFMyU4MyVBQiUyOExEQSUyOSVFMyU4MiU5MiVFNyU5NCVBOCVFMyU4MSU4NCVFMyU4MSU5RiVFNSVBNCVBNyVFOSU4NyU4RiVFNiU5NiU4NyVFNiU5QiVCOCVFMyU4MSVBRSVFNiU5NSU5OSVFNSVCOCVBQiVFMyU4MSVBQSVFMyU4MSU5NyVFNSU4OCU4NiVFOSVBMSU5RSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9ZmIxY2E0YzY0YjZmZTY0MGE5M2MyMjBmZDVkZmYwZDE%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBZTV9EU0tSJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0zNzMyNGEyYjA3ZGQ2MWYxZGQ2Mjk0YzNhNGNlZTgyMw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D66603363531c1321b2125f43f2406939)
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Topic Modelling (LDA) on Elon Tweets
Computing for Information Science
Rによるトピックモデル―AKB総選挙2017上位7人のコメントを3つのトピックに分類してみた結果― - What a Wonderful World