《概率主题模型》PPT课件.ppt

概率主题模型 Probabilistic Topic Models,靳 婷,目 录,引言 TF-IDF模型 LSI模型（Latent Semantic Index，潜在语义索引） 概率主题模型简介 一元混合模型（Mixture of unigrams） PLSI模型（Probabilistic Latent Semantic Index, 概率潜在语义索引） LDA模型（Latent Dirichlet Allocation） 模型描述 抽取算法,TF-IDF模型,主要思想： 建立一个矩阵|V|*|D|, |V|词典中单词的个数，|D|语料库中文本的 TF：对于每一个词，在所有文本中出现的次数 IDF：包含这个词的文本数的倒数 贡献： 不足： 不对语义进行识别 存储空间、计算量非常大,长度不固定的文本,长度固定的矩阵,LSI模型（Latent Semantic Index，潜在语义索引）,奇异值分解：,对角矩阵,行代表一个词，列代表一个文档,概率主题模型,主要思想 文档是若干主题的混合分布 每个主题又是一个关于单词的概率分布,一元混合模型（Mixture of unigrams）,一元模型：每个文本的词语都是独立地从一个多项式分布产生,简单直观的词频概率模型，没有考虑文本的主题,一元混合模型（Mixture of unigrams）,首先选择一个主题z，然后根据条件多项式 独立地生成该文本的N个词语，每个文本的概率为：,这个模型只允许一篇文本有一个主题,p(z)是z的分布,p(w|z)可看作一个k|V|的矩阵,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矩阵，若p(w|z)的第1行表示主题Education， 这个主题的文本中Student, Teacher, School的词频会高些，该行的行向量所表示的分布 p(w|z)会在Student, Teacher, School附近出现峰值 若第2行表示主题Budgets，p(w|z)就会在 TAX,MILLION附近出现峰值 在生成一篇文档前先随机选出p(w|z)的第z行（根据分布p(z)）；再依次随机选出第z行的w1,w2, wN列（每次选取都根据分布p(w|z)）,这就生成了文本中的所有单词,放弃了LSI所用的矩阵转换的方法，采用生成模型 引入了“潜在主题”一个随机生成过程当中的潜在变量,PLSI模型（续）,PLSI 是一个k*|D|矩阵 是先验概率：只建立在已见的训练集的基础上，训练集之外的未见文本，没有一个合适的先验概率 训练样本增加，矩阵的大小也线性增加，存在过度拟合问题 离散，不同主题之间在概率上是相互独立的,LDA模型（Latent Dirichlet Allocation）,非监督机器学习 识别隐含的主题信息 Dirichlet概率分布，连续分布，可以给未知文本分配属于某个主题集的概率，产生一个主题的集合,LDA模型（续）,假设有 个主题，所给文本中的第 个词汇 可以表示如下： ，潜在变量，表明第 个词汇记号 取自该主题 ，词汇 记号属于主题 的概率 ，给出主题 属于当前文本的概率,LDA模型（续）,表示对于主题 ， 个词汇上的多项分布 表示对于文本 ， 个主题上的多项分布,LDA模型（续）,文本上的主题分布,主 题,主题上的单词分布,单 词,文 本,LDA模型（续）,LDA概率主题模型生成文本的过程： 根据泊松分布 得到文本的单词数目 根据Dirichlet分布 得到该文本的一个主题分布概率向量 对于该文本 个单词中的每一个单词 从 的多项式分布随机选择一个主题 从主题 的多项式条件概率分布选择一个单词作为,LDA模型（续）,Choose parameter p(); For each of the N words w: Choose a topic z p(z|); Choose a word w p(w|z); 其中是一个1k的随机行向量，p()是的分布，它的具体函数形式就是Dirichlet分布，这一分布保证的k个分量 _1,_2,_k都取连续的非负值，且_1 + _2 + + _k = 1 z_n是离散随机变量，在主题T中取k个离散值，p(z|)是给定时z的条件分布，它的具体函数形式很简单，就是把直接拿来作为概率值 p(z = i|) = _i,也就是说z取第 1,2,k个主题的概率分别是_1,_2,_k w_n是离散随机变量,在词汇表V中取|V|个离散值，p(w|z)是给定z_n时 w的条件分布，看作k|V|的矩阵,LDA模型（续）-生成过程,先随机生成一个1k的向量（根据Dirichlet分布p()） 然后随机选取p(w|z)的第z_1行（根据分布p(z|)） 接着随机选取z_1行的w_1列（根据分布p(w|z = z_1)）,同样的方法依次选出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，分为两步 E-Step：estimate the expected valu