《概率主題模型》PPT課件.ppt

概率主題模型 Probabilistic Topic Models,靳 婷,目 錄,引言 TF-IDF模型 LSI模型（Latent Semantic Index，潛在語義索引） 概率主題模型簡介 一元混合模型（Mixture of unigrams） PLSI模型（Probabilistic Latent Semantic Index, 概率潛在語義索引） LDA模型（Latent Dirichlet Allocation） 模型描述 抽取算法,TF-IDF模型,主要思想： 建立一個矩陣|V|*|D|, |V|詞典中單詞的個數(shù)，|D|語料庫中文本的 TF：對于每一個詞，在所有文本中出現(xiàn)的次數(shù) IDF：包含這個詞的文本數(shù)的倒數(shù) 貢獻： 不足： 不對語義進行識別 存儲空間、計算量非常大,長度不固定的文本,長度固定的矩陣,LSI模型（Latent Semantic Index，潛在語義索引）,奇異值分解：,對角矩陣,行代表一個詞，列代表一個文檔,概率主題模型,主要思想 文檔是若干主題的混合分布 每個主題又是一個關(guān)于單詞的概率分布,一元混合模型（Mixture of unigrams）,一元模型：每個文本的詞語都是獨立地從一個多項式分布產(chǎn)生,簡單直觀的詞頻概率模型，沒有考慮文本的主題,一元混合模型（Mixture of unigrams）,首先選擇一個主題z，然后根據(jù)條件多項式 獨立地生成該文本的N個詞語，每個文本的概率為：,這個模型只允許一篇文本有一個主題,p(z)是z的分布,p(w|z)可看作一個k|V|的矩陣,一元混合模型（Mixture of unigrams）,V = Film, Music, Tax, Million, Student, Teacher, School，T = Arts, Budgets, Education. k = 3 p(w|z)是37矩陣，若p(w|z)的第1行表示主題Education， 這個主題的文本中Student, Teacher, School的詞頻會高些，該行的行向量所表示的分布 p(w|z)會在Student, Teacher, School附近出現(xiàn)峰值 若第2行表示主題Budgets，p(w|z)就會在 TAX,MILLION附近出現(xiàn)峰值 在生成一篇文檔前先隨機選出p(w|z)的第z行（根據(jù)分布p(z)）；再依次隨機選出第z行的w1,w2, wN列（每次選取都根據(jù)分布p(w|z)）,這就生成了文本中的所有單詞,PLSI模型（Probabilistic Latent Semantic Index, 概率潛在語義索引）,放棄了LSI所用的矩陣轉(zhuǎn)換的方法，采用生成模型 引入了“潛在主題”一個隨機生成過程當中的潛在變量,PLSI模型（續(xù)）,PLSI 是一個k*|D|矩陣 是先驗概率：只建立在已見的訓練集的基礎上，訓練集之外的未見文本，沒有一個合適的先驗概率 訓練樣本增加，矩陣的大小也線性增加，存在過度擬合問題 離散，不同主題之間在概率上是相互獨立的,LDA模型（Latent Dirichlet Allocation）,非監(jiān)督機器學習 識別隱含的主題信息 Dirichlet概率分布，連續(xù)分布，可以給未知文本分配屬于某個主題集的概率，產(chǎn)生一個主題的集合,LDA模型（續(xù)）,假設有 個主題，所給文本中的第 個詞匯 可以表示如下： ，潛在變量，表明第 個詞匯記號 取自該主題 ，詞匯 記號屬于主題 的概率 ，給出主題 屬于當前文本的概率,LDA模型（續(xù)）,表示對于主題 ， 個詞匯上的多項分布 表示對于文本 ， 個主題上的多項分布,LDA模型（續(xù)）,文本上的主題分布,主 題,主題上的單詞分布,單 詞,文 本,LDA模型（續(xù)）,LDA概率主題模型生成文本的過程： 根據(jù)泊松分布 得到文本的單詞數(shù)目 根據(jù)Dirichlet分布 得到該文本的一個主題分布概率向量 對于該文本 個單詞中的每一個單詞 從 的多項式分布隨機選擇一個主題 從主題 的多項式條件概率分布選擇一個單詞作為,LDA模型（續(xù)）,Choose parameter p(); For each of the N words w: Choose a topic z p(z|); Choose a word w p(w|z); 其中是一個1k的隨機行向量，p()是的分布，它的具體函數(shù)形式就是Dirichlet分布，這一分布保證的k個分量 _1,_2,_k都取連續(xù)的非負值，且_1 + _2 + + _k = 1 z_n是離散隨機變量，在主題T中取k個離散值，p(z|)是給定時z的條件分布，它的具體函數(shù)形式很簡單，就是把直接拿來作為概率值 p(z = i|) = _i,也就是說z取第 1,2,k個主題的概率分別是_1,_2,_k w_n是離散隨機變量,在詞匯表V中取|V|個離散值，p(w|z)是給定z_n時 w的條件分布，看作k|V|的矩陣,LDA模型（續(xù)）-生成過程,先隨機生成一個1k的向量（根據(jù)Dirichlet分布p()） 然后隨機選取p(w|z)的第z_1行（根據(jù)分布p(z|)） 接著隨機選取z_1行的w_1列（根據(jù)分布p(w|z = z_1)）,同樣的方法依次選出z_2,w_2,z_N,w_N,Mixture of unigram, PLSI, LDA,EM(Expectation Maximization)算法,期望最大化算法，分為兩步 E-Step：estimate the expected v