Latent Dirichlet Allocation (LDA) ist ein populärer Algorithmus zur Topic-Modellierung, der häufig in der Verarbeitung natürlicher Sprache und im Maschinenlernen eingesetzt wird. Es handelt sich dabei um ein generatives probabilistisches Modell, das verwendet wird, um Sammlungen von Dokumenten oder Datensätzen zu analysieren. In diesem Artikel werden wir LDA erläutern und ein Beispiel in Python geben.
Überblick
LDA geht davon aus, dass jedes Dokument aus einer Mischung von Themen besteht und jedes Thema wiederum eine Sammlung von Wörtern ist. Der Algorithmus versucht, die zugrunde liegende Themenstruktur der Dokumente zu finden.
Die Hauptannahmen des LDA-Modells sind:
- Jedes Dokument ist eine Mischung von Themen.
- Jedes Thema ist eine Mischung von Wörtern.
Die Prozesse zur Generierung von Dokumenten gemäß dem LDA-Modell sind:
- Wähle eine Dokumentenlänge N aus einer Wahrscheinlichkeitsverteilung.
- Wähle eine Mischung von Themen für das Dokument aus einer Dirichlet-Verteilung.
- Für jedes der N Wörter im Dokument:
- Wähle ein Thema aus der Themenmischung des Dokuments.
- Wähle ein Wort aus der Wahrscheinlichkeitsverteilung des Themas.
Die Herausforderung besteht darin, rückwärts zu arbeiten, um die Themen und die Themenmischungen zu identifizieren, indem man nur die Dokumente und die Anzahl der Themen betrachtet.
Beispiel in Python
Wir können Python und die Bibliothek gensim verwenden, um LDA zu implementieren. Hier ist ein einfaches Beispiel:
# Importiere die erforderlichen Bibliotheken
from gensim.corpora import Dictionary
from gensim.models import LdaModel
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
# Beispieldaten
docs = [
"Das Wetter ist heute schön.",
"Ich liebe dieses Wetter!",
"Was für ein schönes Wetter.",
"Das Wetter ist wirklich angenehm.",
"Ich gehe gerne im schönen Wetter spazieren.",
]
# Vorverarbeitung der Texte
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('german'))
texts = []
for doc in docs:
tokens = nltk.word_tokenize(doc.lower())
texts.append([token for token in tokens if token not in stop_words and token.isalpha()])
# Erstelle ein Wörterbuch aus den Texten
dictionary = Dictionary(texts)
# Erstelle eine Korpusrepräsentation
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
# Trainiere das LDA-Modell
lda = LdaModel(corpus, num_topics=2, id2word=dictionary)
# Zeige die Topics
for topic in lda.print_topics():
print(topic)
In diesem Beispiel generieren wir ein LDA-Modell für eine Sammlung von Sätzen über das Wetter. Wir reinigen die Daten, indem wir Stoppwörter entfernen und die Texte in Kleinbuchstaben umwandeln. Danach erstellen wir ein Wörterbuch