如何直观的看出主题模型学习结果的好坏

た入场券 2023-02-23 10:53 31阅读 0赞

本文作者：**合肥工业大学 电子商务研究所 钱洋** email：1563178220@qq.com 。  
**内容可能有不到之处，欢迎交流。  
未经本人允许禁止转载。**

### 文章目录 ###

*  主题模型的评估指标
 *  直观的展示
 *  如何构建类似的矩阵
 *  参考论文

# 主题模型的评估指标 #

在主题模型中，常见的评估指标包括Perplexity（即困惑度）以及Coherence Score、Topic Consensus等。而在计算Coherence Score有几种方案：  
其一是基于点互信息的，如下所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3F5MjAxMTU1NDk_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
使用这种方式，需要第三方数据来评估，如这里提及的Wikipedia。  
其二是，基于Mimno et al.提出的一种指标，这种指标被实验证明与人工评估的结果相一致。其计算如下：  
![在这里插入图片描述][20200707085052286.png]  
使用这种指标计算是不需要依赖于外部数据集，只需要原始语料就行。

对于做管理学或其他问题的研究者来说，往往寻找合适的外部评估数据较难，因此第二种指标是一种不错的方案。

# 直观的展示 #

以下为一种Coherence Score计算的原始论文。

> Mimno D, Wallach H, Talley E, et al. Optimizing semantic coherence in topic models\[C\]//Proceedings of the 2011 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. 2011: 262-272.

计算公式如下：  
![在这里插入图片描述][20200707085243371.png]  
在原始论文中，作者给了一个直观的案例，来说明话题中有哪些词汇的学习效果较差，如下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3F5MjAxMTU1NDk_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
为此，我们在使用主题模型开展具体问题研究时，也给采用Coherence Score和这种共现矩阵联合展示的方式，来说明某一话题学习的好坏。

# 如何构建类似的矩阵 #

**实际上，构建这种矩阵非常的简单**。这里，我通过一个具体的案例，以方便不怎么会写代码的人参考。我使用的代码为JAVA。  
给定原始文档"coherenceCount/test.txt"以及某一主题的top N个词汇(“coherenceCount/example1”)。原始文档如下：

> 111 2115 163 3126 2615  
> 2115 163 111  
> 163 3126  
> 3126 2615  
> 2615 3126 2615

Top 5个词汇如下：

> 111  
> 2115  
> 163  
> 3126  
> 2615

存储目录如下：  
![在这里插入图片描述][20200707090251975.png]  
下面，为一个简单的JAVA代码可实现该操作：

package countNumberCoherence;
    
    import java.io.IOException;
    import java.util.ArrayList;
    import util.FileUtil;
    
    public class Count { 
    	public static void main(String[] args) { 
    		//读原始数据
    		ArrayList<String> docLines = new ArrayList<String>();
    		FileUtil.readLines("coherenceCount/test.txt", docLines,"gbk");
    		//读取词汇
    		ArrayList<String> words = new ArrayList<String>();
    		FileUtil.readLines("coherenceCount/example1", words,"gbk");
    		StringBuilder sBuilder = new StringBuilder(); //用于写入文本
    		for (int i = 0; i < words.size(); i++) { 
    			String word1 = words.get(i);
    			sBuilder.append(word1 + "\t");
    			for (int j = 0; j < words.size(); j++) { 
    				String word2 = words.get(j);
    				//原始数据匹配
    				int countNumber = 0;
    				for (int k = 0; k < docLines.size(); k++) { 
    					String[] oneDocWords = docLines.get(k).split(" ");
    					if (word1.equals(word2)) { 
    						if (isContainKey(oneDocWords,word1)) { 
    							countNumber++;
    						}
    					}else { 
    						if (isContainKey(oneDocWords,word1)&&isContainKey(oneDocWords,word2)) { 
    							countNumber++;
    						}
    					}
    				}
    				sBuilder.append(countNumber + "\t");
    			}
    			sBuilder.append("\n");
    		}
    		//结果写入指定文本
    		try { 
    			FileUtil.writeFile("coherenceCount/result.txt", sBuilder.toString(),"gbk");
    		} catch (IOException e) { 
    			e.printStackTrace();
    		}
    	}
    	public static boolean isContainKey(String[] arr, String targetV) { 
            for (String s : arr) { 
                if (s.equals(targetV))
                    return true;
            }
            return false;
        }
    }

如输出结果为“coherenceCount/result.txt”。

> 111 2 2 2 1 1  
> 2115 2 2 2 1 1  
> 163 2 2 3 2 1  
> 3126 1 1 2 4 3  
> 2615 1 1 1 3 3

上述代码中涉及了FileUtil类中的两个方法，如下所示：

//read a file to list
    	public static void readLines(String file, ArrayList<String> lines, String code) { 
    		BufferedReader reader = null;
    		try { 
    			reader = new BufferedReader( new InputStreamReader( new FileInputStream( new File(file)),code));
    			String line = null;
    			while ((line = reader.readLine()) != null) { 
    				lines.add(line);
    			}
    		} catch (FileNotFoundException e) { 
    			e.printStackTrace();
    		} catch (IOException e) { 
    			e.printStackTrace();
    		} finally { 
    			if (reader != null) { 
    				try { 
    					reader.close();
    				} catch (IOException e) { 
    					e.printStackTrace();
    				}
    			}
    		}
    
    	}

以及：

/** * * @param file * @param content * @param code * @throws IOException */
    	public static void writeFile(String file, String content,String code) throws IOException { 
    
    		File fileOutput = new File(file);
    		OutputStream out = new FileOutputStream(fileOutput, false);
    		BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(out, code));
    		bw.write(content);
    		bw.close();
    		out.close();
    	}

# 参考论文 #

Morstatter F, Liu H. In search of coherence and consensus: measuring the interpretability of statistical topics\[J\]. The Journal of Machine Learning Research, 2017, 18(1): 6177-6208.  
Stevens K, Kegelmeyer P, Andrzejewski D, et al. Exploring topic coherence over many models and many topics\[C\]//Proceedings of the 2012 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning. 2012: 952-961.

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3F5MjAxMTU1NDk_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200707084552105.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3F5MjAxMTU1NDk=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200707085052286.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200707085052286.png
[20200707085243371.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200707085243371.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3F5MjAxMTU1NDk_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200707085355502.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3F5MjAxMTU1NDk=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200707090251975.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200707090251975.png