LDA主题模型、Word2Vec

原文地址：http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7937616

背景

隐含狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型即从所给文档中挖掘潜在主题。LDA的出现是为了解决类似TFIDF只能从词频衡量文档相似度，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的情形： 乔布斯、苹果。

LDA通常用户语义挖掘，识别文档中潜在的主题信息。在主题模型中，主题表示一个概念、一个方面，表现为一系列相关的单词，是这些单词的条件概率。形象来说，主题就是一个桶，里面装了出现概率较高的单词，这些单词与这个主题有很强的相关性。

应用场景

通常LDA用户进主题模型挖掘，当然也可用于降维。
推荐系统：应用LDA挖掘物品主题，计算主题相似度
情感分析：学习出用户讨论、用户评论中的内容主题

主题模型

LDA是一种无监督的生成模型，模型前提认为：每一篇文章的每个单词的产生是“以一定的概率选择了某个主题，并从这个主题以一定的概率选择某个单词”。因此每个文档的每个单词出现的概率计算如下：

矩阵形式：

解释：
文档-词语：每个文档中每个单词的词频，即出现的概率
主题-词语：每个主题中每个单词出现的概率
文档-主题：每个文档中每个主题出现的概率

给定一系列文档，通过对文档进行分词，计算每个文档每个词的词频即左边矩阵。主题模型：左边矩阵进行训练，学习出右边两个矩阵

LDA

LDA生成的文档通常可包含多个主题，存在一个主题向量。对于一份文档的产生（伪代码）：

Choose parameter θ ～ p(θ);
For each ofthe N words w_n:
Choose a topic z_n ～ p(z|θ);
Choose a word w_n ～ p(w|z); 

参数解释：
θ: 主题向量，每一列表示每个主题在文档出现的概率，为非负归一化向量
p(θ): θ的Dirichlet分布，即分布的分布
p(z|θ): 给定θ时主题z的概率分布，p(w|z)

方法：
（1）选定一个主题向量θ，确定每个主题被选择的概率
（2）从主题分布θ选择一个主题z
（3）按主题z的单词概率分布生成一个单词
LDA的联合概率分布为：

图形表示：

解释：
1. corpus-level（红色）：α和β表示语料级别的参数，也就是每个文档都一样，因此生成过程只采样一次
2. document-level（橙色）：θ是文档级别的变量，每个文档对应一个θ，也就是每个文档产生各个主题z的概率是不同的，所有生成每个文档采样一次θ。
3. word-level（绿色）：z和w都是单词级别变量，z由θ生成，w由z和β共同生成，一个 单词w对应一个主题z

LDA模型：从给定的输入语料中学习训练两个控制参数α和β，学习出了这两个控制参数就确定了模型，便可以用来生成文档：
* α：分布p(θ)需要一个向量参数，即Dirichlet分布的参数，用于生成一个主题θ向量
* β：各个主题对应的单词概率分布矩阵p(w|z)
EM算法求解α及β：
前提： 把w当做观察变量，θ和z当做隐藏变量
求解过程中遇到后验概率p(θ,z|w)无法直接求解，需要找一个似然函数下界来近似求解，原文使用基于分解（factorization）假设的变分法（varialtional inference）进行计算，用到了EM算法。每次E-step输入α和β，计算似然函数，M-step最大化这个似然函数，算出α和β，不断迭代直到收敛。

代码库

LDA实现：gensim包

实际应用

Word2Vec

通过深度学习将词表征为数值型向量的工具。它把文本内容简化处理，把词当做特征，Word2Vec将特征映射到K维向量空间，为文本数据寻求更加深层次的特征表示。Word2Vec获得的词向量可被用于聚类、找同义词、词性分析等。
通过词之间的距离（比如 cosine 相似度、欧氏距离等）来判断它们之间的语义相似度。其采用一个 三层的神经网络 ：输入层-隐层-输出层。有个核心的技术是 根据词频用Huffman编码 ，使得所有词频相似的词隐藏层激活的内容基本一致，出现频率越高的词语，他们激活的隐藏层数目越少，这样有效的降低了计算的复杂度

Word2Vec优点：
（1）高效；
（2）与潜在语义分析（Latent Semantic Index, LSI）、潜在狄立克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）的经典过程相比，Word2vec利用了词的上下文，语义信息更加地丰富
（3）而在医疗项目中，如诊断报告和检查报告，短文本很常见，因此word2vec可能会达到很好的语义表征效果

相关库

tensorflow官方github仓库中也有使用skip-gram思路实现的word2vec版本

参考文献
[1] http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7937616
[2] http://wei-li.cnblogs.com/p/word2vec.html
[3] http://blog.csdn.net/fangpinlei/article/details/52200832

最后

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