Коллекции документов для тематического моделирования

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Коллекция NIPS)
(→См. также)
 
(8 промежуточных версий не показаны.)

Текущая версия

Содержание

Коллекции текстовых документов для экспериментов по тематическому моделированию.

Коллекция RuDis

Документы представляют собой коллекцию авторефератов диссертаций на русском языке.

Предварительная обработка: отбрасывание стоп-слов, лемматизация, формирование матрицы частот.

Все данные представлены в числовом виде, исходные тексты и словарь не прилагаются.

Элементами словаря являются отдельные слова (словосочетания не выделялись).

Длина словаря: 20211 слов.

Число документов: 2000 в обучающей выборке, 200 в контрольной выборке.

Разделение на обучающую выборку и контрольную — случайное.

Формат данных: заголовок коллекции содержит две строки: 

число документов
число слов в словаре

далее для каждого документа в файле записано по три строки: 

число различных слов в документе
идентификаторы слов через пробел, в порядке возрастания идентификаторов
частоты соответствующих слов (сколько раз слово встретилось в документе) через пробел

Файлы: Архив RAR, 4.5 MБ

  • RuDisOld_t.txt — обучающая выборка
  • RuDisOld_c.txt — контрольная выборка

Статьи: [1]

Коллекция NIPS

Документы представляют собой статьи конференции NIPS на английском языке.

Предварительная обработка: отбрасывание стоп-слов, стемминг, формирование матрицы частот.

Все данные представлены в числовом виде, исходные тексты и словарь не прилагаются.

Элементами словаря являются отдельные слова (словосочетания не выделялись).

Длина словаря: 13649 слов.

Число документов: 1566 в обучающей выборке, 174 в контрольной выборке.

Разделение на обучающую выборку и контрольную — случайное.

Формат данных: тот же, что для коллекции RuDis

Файлы: Архив RAR, 1.5 MБ

  • NIPSOld_t.txt — обучающая выборка
  • NIPSOld_c.txt — контрольная выборка

Матрицы Φ и Θ

На коллекции NIPS была построена тематическая модель PLSA со 100 темами, а также модель ARTM с разреженными декоррелированными предметными и сглаженными фоновыми темами (90 и 10 соответственно). Полученные матрицы Φ и Θ могут использоваться для генерации полумодельных данных.

Формат данных: элементы разделены пробелами и символами новой строки. Размерность Φ — длина словаря на число тем, размерность Θ — число тем на число документов в обучении.

Файлы:

‎

Статьи: [1]

Литература


См. также

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9A%D0%BE%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B4%D0%BE%D0%BA%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F»
Личные инструменты