主题建模

Topic Modeling

在统计和自然语言处理中，主题模型是一种统计模型，用于发现文档集合中出现的抽象“主题”。主题建模是一种常用的文本挖掘工具，用于发现文本正文中隐藏的语义结构。直觉上，考虑到一个文档是关于一个特定主题的，人们会期望特定的单词在文档中出现的频率或多或少：“dog”和“bone”在关于狗的文档中出现得更频繁，“cat”和“meow”在关于猫的文档中会出现，“the”和“is”在两者中出现的次数大致相同。一份文件通常涉及不同比例的多个主题；因此，在一份10%关于猫，90%关于狗的文档中，狗的单词可能比猫的单词多9倍。主题建模技术产生的“主题”是相似单词的集群。主题模型在数学框架中捕获了这种直觉，它允许检查一组文档，并根据每个文档中单词的统计信息，发现主题可能是什么，以及每个文档的主题平衡是什么。