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
トピックモデル入門：WikipediaをLDAモデル化してみた - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
こんにちは。次世代システム研究室のJK（男）です。 これまではDeep Learning系の話をしてきましたが、今回はちょっと目線を変えてトピックモデルの話をしたいと思います。トピックモデルはちょっと前に話題になったモデルで、取得した結果がわかりやすいというところが魅力的かなーと思います。今回の内容は、(1) トピックモデルと(2) LDAについて簡単に説明したあと、(3) python libraryのgensimを用いてWikipediaの文章についてLDAでモデル化します。(4) 最後に得られた結果を考察します。 1. トピックモデルとは トピックモデルとは、ざっくり言えばある文章をトピックごとの成分に情報圧縮するモデルです。ちゃんと理解したい人は教科書(これとかこれ)を読むことをお薦めします。ただいきなり読むと挫折する可能性があるので、ここでは教科書への架け橋的な説明をしてみます（
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
【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
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Sage Research Methods - URL Does Not Exist
Basic Text Mining with R
Computing for Information Science
Topic-Modeling-Workshop-with-R/part1-lda.Rmd at master · wesslen/Topic-Modeling-Workshop-with-R
Topic modeling
gensim_notebook/topic_model_evaluation.ipynb at master · icoxfog417/gensim_notebook
Topic Modelling (LDA) on Elon Tweets
Computing for Information Science
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
トピックモデルでテキストをクラスタリングしてみた
