Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(АРТМ)
 
(263 промежуточные версии не показаны)
Строка 1: Строка 1:
{{TOCright}}
{{TOCright}}
-
Спецкурс читается студентам 2—5 курсов на кафедре «[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|Математические методы прогнозирования]]» [[ВМиК]] [[МГУ]] с 2013 года.
+
Спецкурс читается студентам 2—5 курсов на кафедре «[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|Математические методы прогнозирования]]» [[ВМиК]] [[МГУ]] с 2013 года и студентам 6 курса на кафедре «[[Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)|Интеллектуальные системы]]» [[ФУПМ]] [[МФТИ]] с 2019 года.
-
В спецкурсе изучается вероятностное тематическое моделирование (topic modeling) коллекций текстовых документов. Развивается многокритериальный подход к решению некорректно поставленной задачи стохастического матричного разложения — [[аддитивная регуляризация тематических моделей]]. Рассматриваются свойства интерпретируемости, устойчивости и полноты тематических моделей, а также способы их измерения. Рассматриваются прикладные задачи классификации и категоризации текстов, информационного поиска, персонализации и рекомендательных систем. Рассматриваются задачи анализа и классификации символьных последовательностей неязыковой природы, в частности, аминокислотных и нуклеотидных последовательностей, дискретизированных биомедицинских сигналов. Предполагается проведение студентами численных экспериментов на модельных и реальных данных.
+
В спецкурсе изучается вероятностное [[тематическое моделирование]] (topic modeling) коллекций текстовых документов. Тематическая модель определяет, какие темы содержатся в большой текстовой коллекции, и к каким темам относится каждый документ. Тематические модели позволяют искать тексты по смыслу, а не по ключевым словам, и создавать информационно-поисковые системы нового поколения, основанные на парадигме семантического разведочного поиска (exploratory search). Рассматриваются тематические модели для классификации, категоризации, сегментации, суммаризации текстов естественного языка, а также для рекомендательных систем, анализа банковских транзакционных данных, анализа биомедицинских сигналов. В спецкурсе развивается многокритериальный подход к построению моделей с заданными свойствами — [[аддитивная регуляризация тематических моделей]] (АРТМ). Он основан на регуляризации некорректно поставленных задач стохастического матричного разложения. Особое внимание уделяется методам лингвистической регуляризации для моделирования связности текста. Предполагается проведение студентами численных экспериментов на модельных и реальных данных с помощью библиотеки тематического моделирования [[BigARTM]].
От студентов требуются знания курсов линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации, машинного обучения, языков программирования Python и С++ желательно, но не обязательно.
От студентов требуются знания курсов линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации, машинного обучения, языков программирования Python и С++ желательно, но не обязательно.
-
Условием сдачи спецкурса является выполнение индивидуальных практических заданий.
+
Краткая ссылка на эту страницу: [http://bit.ly/2EGWcjA bit.ly/2EGWcjA].
-
== Программа курса 2016 ==
+
'''Основной материал:'''
-
* Файл с описанием заданий: [[Media:voron-2016-task-PTM.pdf|voron-2016-task-PTM.pdf]]
+
* ''Воронцов К. В.'' [[Media:voron17survey-artm.pdf|Вероятностное тематическое моделирование: теория регуляризации ARTM и библиотека с открытым кодом BigARTM]]. {{важно|— обновление 26.06.2023}}.
 +
* [https://www.youtube.com/playlist?list=PLk4h7dmY2eYE_JjvexGUS5MSozoxDFovp Видеозаписи, 2023 осень (МФТИ)].
-
=== Введение ===
+
= Программа курса =
-
Презентация: [[Media:Voron-PTM-1.pdf|(PDF, 0,6 МБ)]] {{важно|— обновление 27.02.2016}}.
+
-
* Понятие «темы», цели и задачи тематического моделирования. Основные предположения. Гипотеза «мешка слов». Методы предварительной обработки текстов.
+
-
* Вероятностное пространство. Тема как латентная (ненаблюдаемая) переменная. Гипотеза условной независимости. [[Порождающая модель]] документа как вероятностной смеси тем.
+
-
* Постановка обратной задачи восстановления параметров модели по данным.
+
-
* [[Вероятностный латентный семантический анализ]] (PLSA).
+
-
* [[Метод наибольшего правдоподобия|Принцип максимума правдоподобия]], [[Условия Каруша–Куна–Таккера]]. Униграммные модели коллекции и документа.
+
-
* Теорема о необходимых условиях максимума правдоподобия для модели PLSA.
+
-
* ЕМ-алгоритм и его элементарная интерпретация. Формула Байеса и частотные оценки условных вероятностей.
+
-
* Рациональный ЕМ-алгоритм (встраивание Е-шага внутрь М-шага).
+
-
=== Обзор задач и моделей ===
+
== Задача тематического моделирования ==
-
Презентация: [[Media:Voron-PTM-2.pdf|(PDF, 8,3 МБ)]] {{важно|— обновление 27.02.2016}}.
+
Презентация: [[Media:Voron24ptm-intro.pdf|(PDF, 1,4 МБ)]] {{важно|— обновление 19.09.2024}}.
-
* Разновидности тематических моделей.
+
[https://youtu.be/DU0AQUNW3YI?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt Видеозапись]
-
* Средства визуализации тематических моделей.
+
-
* Разведочный информационный поиск и требования к тематическим моделям.
+
-
* Задача поиска релевантных тем в социальных сетях.
+
-
* Применение тематического моделирования для [[Технология информационного анализа электрокардиосигналов|информационного анализа электрокардиосигналов]].
+
-
* Динамическая модель коллекции пресс-релизов.
+
-
* Проект [[BigARTM]].
+
-
* Открытые проблемы и направления исследований.
+
-
=== Модель латентного размещения Дирихле ===
+
'''Цели и задачи тематического моделирования.'''
-
Презентация: [[Media:Voron-PTM-3.pdf|(PDF, 1,9 МБ)]] {{важно|— обновление 04.03.2016}}.
+
* Понятие «темы», цели и задачи [[тематическое моделирование|тематического моделирования]].
-
* Задача тематического моделирования как некорректно поставленная задача стохастического матричного разложения.
+
* Вероятностная модель порождения текста.
-
* [[Латентное размещение Дирихле]] (LDA). Некоторые свойства [[Распределение Дирихле|распределения Дирихле]].
+
* [[EM-алгоритм]] и его элементарная интерпретация. Формула Байеса и частотные оценки условных вероятностей.
-
* Теорема о необходимом условии максимума апостериорной вероятности для LDA.
+
* [[Метод наибольшего правдоподобия|Принцип максимума правдоподобия]].
-
* Сравнение EM-алгоритма для LDA и PLSA.
+
-
* Алгоритм сэмплирования Гиббса.
+
-
* Модель SWB с фоном и шумом. Робастная тематическая модель.
+
-
* Модель LDA не снижает переобучение, а лишь точнее описывает вероятности редких слов.
+
-
* Способы измерения расстояния между дискретными распределениями. [[Дивергенция Кульбака-Лейблера]].
+
-
* Эксперименты на синтетических данных: демонстрация неустойчивости PLSA и LDA.
+
-
* Эксперименты по неустойчивости LDA на текстовых коллекциях социальных сетей.
+
-
=== Аддитивная регуляризация тематических моделей ===
+
'''Аддитивная регуляризация тематических моделей.'''
-
Презентация: [[Media:Voron-PTM-4.pdf|(PDF, 1,7 МБ)]] {{важно|— обновление 11.03.2016}}.
+
* Понятие некорректно поставленной задачи по Адамару. Регуляризация.
-
* [[Аддитивная регуляризация тематических моделей]]. Линейные композиции регуляризаторов.
+
* Лемма о максимизации на единичных симплексах. [[Условия Каруша–Куна–Таккера]].
-
* Теорема о необходимом условии максимума регуляризованного правдоподобия для ARTM.
+
* Теорема о необходимом условии максимума регуляризованного правдоподобия для ARTM.
-
* Мультимодальная ARTM. Виды модальностей и примеры прикладных задач.
+
* Классические тематические модели [[Вероятностный латентный семантический анализ|PLSA]] и [[Латентное размещение Дирихле|LDA]] как частные случаи ARTM.
-
* Теорема о необходимом условии максимума регуляризованного правдоподобия для мультимодальной ARTM.
+
-
* Оффлайновый регуляризованный EM-алгоритм.
+
-
* Онлайновый регуляризованный EM-алгоритм. Разделение коллекции на пакеты документов.
+
-
'''Литература:'''
+
'''Практика тематического моделирования.'''
-
# ''Потапенко А. А.'' [[Media:potapenko13online.pdf|Отчет по серии экспериментов с онлайновым алгоритмом]]. 2013.
+
* Проект с открытым кодом BigARTM.
 +
* Этапы решения практических задач.
 +
* Методы предварительной обработки текста.
 +
* Датасеты и практические задания по курсу.
-
=== Примеры регуляризаторов ===
+
== Онлайновый ЕМ-алгоритм и аддитивная регуляризация ==
-
Презентация: [[Media:Voron-PTM-5.pdf|(PDF, Х,Х МБ)]] {{важно|— обновление ХХ.ХХ.2016}}.
+
Презентация: [[Media:Voron24ptm-regular.pdf|(PDF, 1,3 МБ)]] {{важно|— обновление 03.10.2024}}.
-
* Регуляризаторы сглаживания и разреживания. Частичное обучение как разновидность сглаживания.
+
[https://youtu.be/mUMfoBlslQE?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt Видеозапись]
-
* Разделение тем на предметные и фоновые. Автоматическое выделение стоп-слов.
+
-
* Регуляризатор декоррелирования тем.
+
-
* Регуляризатор когерентности.
+
-
* Регуляризатор CTM (Correlated Topic Model).
+
-
* Регуляризатор отбора тем. Эффект отбрасывания малых, дублирующих и линейно зависимых тем. Сравнение с байесовской моделью HDP (Hierarchical Dirichlet Process).
+
-
* Критерии качества тематических моделей: перплексия, когерентность, чистота и контрастность тем. Эксперименты с композициями разреживания, сглаживания, декоррелирования и отбора тем.
+
-
=== Мультимодальные тематические модели ===
+
'''Часто используемые регуляризаторы.'''
-
* Тематическая модель классификации. Пример: [[Технология информационного анализа электрокардиосигналов]].
+
* Сглаживание и разреживание.
-
* Мультиязычные тематические модели. Параллельные и сравнимые коллекции. Регуляризаторы для учёта двуязычных словарей.
+
* Частичное обучение.
-
* Модели многоматричных разложений. Понятие порождающей модальности.
+
* Декоррелирование тем.
-
* Автор-тематическая модель (author-topic model).
+
* Разреживание для отбора тем.
-
* Тематическая модель текста и изображений. Задача аннотирования изображений.
+
-
* Модель для выделения поведений объектов в видеопотоке.
+
-
* Гиперграфовая модель. Примеры транзакционных данных в социальных и рекламных сетях.
+
-
* Теорема о необходимом условии максимума регуляризованного правдоподобия для гиперграфовой ARTM.
+
-
<!---
+
'''Онлайновый ЕМ-алгоритм.'''
-
'''Способы формирования начальных приближений.'''
+
* Рациональный ЕМ-алгоритм (встраивание Е-шага внутрь М-шага).
-
* Случайная инициализация.
+
* Оффлайновый регуляризованный EM-алгоритм.
-
* Инициализация по документам.
+
* Улучшение сходимости несмещёнными оценками.
-
* Контекстная документная кластеризация.
+
* Подбор коэффициентов регуляризации.
-
* Поиск якорных слов. Алгоритм Ароры.
+
* Относительные коэффициенты регуляризации.
 +
* Библиотеки BigARTM и TopicNet.
-
'''Ковариационные регуляризаторы.'''
+
'''Эксперименты с регуляризацией.'''
-
* Дековариация тем.
+
* Производительность BigARTM
-
* Тематические модели цитирования.
+
* Оценивание качества: перплексия, когерентность, лексическое ядро
-
* Задача выявления корреляций между темами, модель CTM.
+
* Регуляризаторы сглаживания, разреживания, декоррелирования и отбора тем.
-
* Оценивание параметров (матрицы ковариаций) в модели CTM.
+
* Комбинирование регуляризаторов, эмпирические рекомендации.
-
'''Регуляризаторы для классификации и регрессии.'''
+
== Тематический информационный поиск ==
-
* Задачи регрессии на текстах. Примеры. Регуляризатор. Формула М-шага.
+
Презентация: [[Media:Voron24ptm-exp.pdf|(PDF,&nbsp;4,8&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 10.10.2024}}.
-
* Задачи классификации текстов. Примеры. Регуляризатор. Формула М-шага.
+
[https://youtu.be/2SkbbDYcBUQ?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt Видеозапись]
-
===Оценивание качества тематических моделей===
+
'''Мультимодальные тематические модели.'''
-
* Внутренние и внешние критерии качества.
+
* Примеры модальностей.
-
''' Перплексия и правдоподобие. '''
+
* Мультимодальный ARTM и регуляризованный ЕМ-алгоритм.
-
* Интерпретация перплекcии.
+
-
* Перплексия контрольной коллекции. Проблема новых слов в контрольной коллекции.
+
-
* Проблема сравнения моделей с разными словарями. Относительная перплексия.
+
-
''' Оценивание качества темы.'''
+
-
* Лексическое ядро темы: множество типичных терминов темы.
+
-
* Чистота и контрастность темы
+
-
* Документное ядро темы: множество типичных документов темы.
+
-
* Однородность темы: распределение расстояний между p(w|t) и p(w|t,d).
+
-
* Конфликтность темы: близость темы к другим темам.
+
-
'''Статистические тесты условной независимости.'''
+
'''Иерархические тематические модели.'''
-
* Методология проверки статистических гипотез. Критерий согласия хи-квадрат Пирсона.
+
* Иерархии тем. Послойное построение иерархии.
-
* Проблема разреженности распределения. Эксперименты, показывающие неадекватность асимптотического распределения статистики хи-квадрат.
+
* Регуляризаторы для разделения тем на подтемы.
-
* Статистики модифицированного хи-квадрат, Кульбака-Лейблера, Хеллингера.
+
* Псевдодокументы родительских тем.
-
* Обобщённое семейство статистик Кресси-Рида.
+
* Модальность родительских тем.
-
* Эмпирическое оценивание квантилей распределения статистики Кресси-Рида.
+
-
* Применения теста условной независимости для поиска плохо смоделированных тем и документов, терминов. Поиск тем для расщепления.
+
-
'''Оценивание интерпретируемости тем.'''
+
'''Эксперименты с тематическим поиском.'''
-
* Экспертное оценивание интерпретируемости.
+
* Методика измерения качества поиска.
-
* Асессорская разметка терминов и документов, релевантных теме.
+
* Тематическая модель для документного поиска.
-
* Метод интрузий.
+
* Оптимизация гиперпараметров.
-
* Радикальное улучшение интерпретируемости в n-граммных тематических моделях.
+
-
'''Когерентность.'''
+
'''Проект «Мастерская знаний»'''
-
* Определение когерентности.
+
* Поисково-рекомендательная система SciSearch.ru
-
* Эксперименты, показывающие связь когерентности и интерпретируемости.
+
* Векторный поиск для формирования тематических подборок
-
* Способы оценивания совместной встречаемости слов.
+
* Требования к тематическим моделям для научного информационного поиска
-
'''Критерии качества классификации и ранжирования.'''
+
== Оценивание качества тематических моделей ==
-
* Полнота, точность и F-мера в задачах классификации и ранжирования.
+
Презентация: [[Media:Voron24ptm-quality.pdf|(PDF,&nbsp;1,6&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 17.10.2024}}.
-
* Критерии качества ранжирования: MAP, DCG, NDCG.
+
[https://youtu.be/OoIetK1pTUA?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt Видеозапись]
-
* Оценка качества тематического поиска документов по их длинным фрагментам.
+
 +
'''Измерение качества тематических моделей.'''
 +
* Правдоподобие и перплексия.
 +
* Интерпретируемость и когерентность. Внутритекстовая когерентность.
 +
* Разреженность и различность.
 +
'''Проверка гипотезы условной независимости.'''
 +
* Статистики на основе KL-дивергенции и их обобщения.
 +
* Регуляризатор семантической однородности.
 +
* Применение статистических тестов условной независимости.
-
'''Суммаризация темы.'''
+
'''Проблема определения числа тем.'''
-
* Проблема визуализации тем.
+
* Разреживающий регуляризатор для отбора тем.
-
* Выделение тематичных слов и предложений.
+
* Эксперименты на синтетических и реальных данных.
-
* Кластеризация тематичных предложений.
+
* Сравнение с байесовской моделью HDP (Hierarchical Dirichlet Process).
-
* Ранжирование тематичных предложений.
+
* Эффект отбрасывания малых, дублирующих и линейно зависимых тем.
-
* Асессорская разметка предложений, релевантных теме.
+
-
* Задача автоматического именования темы.
+
-
--->
+
-
== Программа курса 2015 ==
+
'''Проблема тематической несбалансированности в данных'''
-
* Файл с описанием заданий: [[Media:voron-2014-task-PTM.pdf|voron-2015-task-PTM.pdf]]
+
* Проблема малых тем и тем-дубликатов
 +
* Тематическая несбалансированность как основная причина неинтерпретируемости тем
 +
* Эксперименты с регуляризаторами отбора тем и декоррелирования
 +
* Регуляризатор семантической однородности
-
=== Задачи анализа текстов и вероятностные модели ===
+
== BigARTM и базовые инструменты ==
 +
''Мурат Апишев''.
 +
Презентация: [[Media:Base_instruments.zip‎|(zip,&nbsp;0,6&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 17.02.2017}}.
 +
[https://youtu.be/AIN00vWOJGw Видеозапись]
-
'''Задачи классификации текстов.'''
+
'''Предварительная обработка текстов'''
-
* Коллекция текстовых документов. Векторное представление документа.
+
* Парсинг «сырых» данных.
-
* Эмпирические законы Ципфа, Ципфа-Мандельброта, Хипса.
+
* Токенизация, стемминг и лемматизация.
-
* Постановка задачи классификации текстов. Объекты, признаки, классы, обучающая выборка.
+
* Выделение энграмм.
-
* Линейный классификатор. Наивный байесовский классификатор.
+
* Законы Ципфа и Хипса. Фильтрация словаря коллекции. Удаление стоп-слов.
-
* Задача распознавания языка текста.
+
-
* Задача распознавание жанра текста. Распознавание научных текстов. Примеры признаков.
+
-
* Задача категоризации текстов, сведение к последовательности задач классификации.
+
-
* Задача анализа тональности.
+
-
'''Задачи предварительной обработки текстов.'''
+
'''Библиотека BigARTM'''
-
* Очистка: удаление номеров страниц (колонтитулов), переносов, опечаток, оглавлений, таблиц, рисунков, нетекстовой информации.
+
* Методологические рекоммендации по проведению экспериментов.
-
* Лемматизация и стемминг. Сравнение готовых инструментальных средств.
+
* Установка [[BigARTM]].
-
* Выделение и удаление стоп-слов и редких слов.
+
* Формат и импорт входных данных.
 +
* Обучение простой модели (без регуляризации): создание, инициализация, настройка и оценивание модели.
 +
* Инструмент визуализации тематических моделей VisARTM. Основные возможности, демонстрация работы.
-
'''Задачи информационного поиска.'''
+
'''Дополнительный материал:'''
-
* Задача поиска документов по запросу. Инвертированный индекс.
+
* Презентация: [[Media:VoronApishev17ptm5.pdf|(PDF,&nbsp;1,5&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 17.03.2017}}.
-
* Меры сходства векторов частот. Косинусная мера сходства. Расстояние Хеллингера.
+
* [https://www.youtube.com/watch?v=2LEQuLRxaIY&t=1s '''Видео'''] {{важно|— обновление 22.03.2017}}.
-
* Дивергенция Кульбака-Леблера и её свойства. Дивергенция Кресси-Рида.
+
* Воркшоп по BigARTM на DataFest'4. [https://www.youtube.com/watch?v=oQcHEm2-7PM '''Видео'''].
-
* Критерий текстовой релевантности TF-IDF. Вероятностная модель и вывод формулы TF-IDF.
+
-
* Задача ранжирования. Примеры признаков. Формирование асессорских обучающих выборок.
+
-
'''Униграммная модель документов и коллекции.'''
+
== Теория ЕМ-алгоритма ==
-
* Вероятностное пространство. Гипотезы «мешка слов» и «мешка документов». Текст как простая выборка, порождаемая вероятностным распределением. Векторное представление документа как эмпирическое распределение.
+
Презентация: [[Media:Voron24ptm-emlda.pdf|(PDF,&nbsp;2,0&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 25.10.2024}}.
-
* Понятие параметрической порождающей модели. Принцип максимума правдоподобия.
+
[https://youtu.be/DBF5QAFC1V0?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt Видеозапись]
-
* Униграммная модель документов и коллекции.
+
-
* ''Ликбез.'' Теорема Куна-Таккера.
+
-
* Аналитическое решение задачи о стационарной точке функции Лагранжа. Частотные оценки условных вероятностей.
+
-
'''Литература:''' [Маннинг 2011].
+
'''Классические модели PLSA, LDA.'''
 +
* Модель PLSA.
 +
* Модель LDA. Распределение Дирихле и его свойства.
 +
* Максимизация апостериорной вероятности для модели LDA.
-
=== Вероятностный латентный семантический анализ ===
+
'''Общий EM-алгоритм.'''
-
* ''Напоминания.'' Коллекция текстовых документов. Векторное представление документа. Задачи информационного поиска и классификации текстов.
+
* EM-алгоритм для максимизации неполного правдоподобия.
 +
* Регуляризованный EM-алгоритм. Сходимость в слабом смысле.
 +
* Альтернативный вывод формул ARTM.
-
'''Мотивации вероятностного тематического моделирования
+
'''Эксперименты с моделями PLSA, LDA.'''
-
* Идея понижения размерности: переход от вектора (терминов) к вектору тем.
+
* Проблема неустойчивости (на синтетических данных).
-
* Цели тематического моделирования: разведочный поиск научной информации, навигация и систематизация, агрегирование новостных потоков, классификация и категоризация текстов, обход проблем синонимии и омонимии.
+
* Проблема неустойчивости (на реальных данных).
 +
* Проблема переобучения и робастные модели.
-
'''Задача тематического моделирования.'''
+
== Байесовское обучение модели LDA ==
-
* Вероятностное пространство. Тема как латентная (ненаблюдаемая) переменная. Гипотеза условной независимости. Порождающая модель документа как вероятностной смеси тем.
+
Презентация: [[Media:Voron24ptm-bayes.pdf|(PDF,&nbsp;1,7&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 25.10.2024}}.
-
* Постановка обратной задачи восстановления параметров модели по данным.
+
[https://youtu.be/ZAtfN0ApQh0?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt&t=20 Видеозапись]
-
'''Вероятностный латентный семантический анализ (PLSA).'''
+
'''Вариационный байесовский вывод.'''
-
* Принцип максимума правдоподобия, аналитическое решение задачи о стационарной точке функции Лагранжа, формулы M-шага.
+
* Основная теорема вариационного байесовского вывода.
-
* Элементарная интерпретация ЕМ-алгоритма: Е-шаг как формула Байеса для апостериорной вероятности темы, М-шаг как частотные оценки условных вероятностей.
+
* [[Вариационный байесовский вывод]] для модели LDA.
-
* Рациональный ЕМ-алгоритм (встраивание Е-шага внутрь М-шага).
+
* VB ЕМ-алгоритм для модели LDA.
-
'''Онлайновый ЕМ-алгоритм (OEM).'''
+
'''Сэмплирование Гиббса.'''
-
* Проблема больших данных.
+
* Основная теорема о сэмплировании Гиббса.
-
* Эвристика разделения М-шага.
+
* [[Сэмплирование Гиббса]] для модели LDA.
-
* Эвристика разделения коллекции на пачки документов.
+
* GS ЕМ-алгоритм для модели LDA.
-
* Добавление новых документов (folding-in).
+
-
'''Проведение экспериментов на модельных данных.'''
+
'''Замечания о байесовском подходе.'''
-
* Процесс порождения терминов в документе. Генератор модельных (синтетических) данных. Генерация случайной величины из заданного дискретного распределения.
+
* Оптимизация гиперпараметров в LDA.
-
* Распределение Дирихле. Генерация разреженных и сглаженных векторов дискретных распределений из распределения Дирихле.
+
* Графическая нотация (plate notation). [http://zinkov.com/posts/2013-07-28-stop-using-plates Stop using plate notation].
-
* Оценивание точности восстановления модельных данных. Расстояние между дискретными распределениями. Проблема перестановки тем, венгерский алгоритм.
+
* Сравнение байесовского подхода и ARTM.
-
* Проблема неединственности и неустойчивости матричного разложения. Экспериментальное оценивание устойчивости решения.
+
* Как читать статьи по баейсовским моделям и строить эквивалентные ARTM-модели.
-
'''Задание 1.1'''
+
== Тематические модели сочетаемости слов ==
-
Обязательные пункты: 1–3 и любой из последующих.
+
Презентация: [[Media:Voron24ptm-cooc.pdf|(PDF,&nbsp;1,7&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 07.11.2024}}.
-
# Реализовать генератор модельных данных. Реализовать вычисление эмпирических распределений терминов тем и тем документов.
+
[https://youtu.be/zuN5HECqv3I?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt Видеозапись]
-
# Реализовать оценку точности восстановления с учётом перестановки тем. Вычислить оценку точности для исходных модельных распределений.
+
-
# Реализовать рациональный ЕМ-алгоритм.
+
-
# Исследовать зависимости точности модели и точности восстановления от числа итераций и от числа тем в модели (при фиксированном числе тем в исходных данных). Что происходит, когда тем больше, чем нужно? Меньше, чем нужно?
+
-
# Исследовать влияние случайного начального приближения на устойчивость решения. Построить эмпирические распределения и доверительные интервалы для расстояний Хеллингера между истинными матрицами и восстановленными.
+
-
# Исследовать влияние разреженности матриц Фи и Тета на устойчивость решения.
+
-
# Исследовать полноту решения. Сколько запусков со случайным начальным приближением необходимо сделать, чтобы найти все исходные темы? Как различность и разреженность исходных тем влияет на полноту?
+
-
'''Литература:''' [Hofmann 1999].
+
'''Мультиграммные модели.'''
 +
* Модель BigramTM.
 +
* Модель Topical N-grams (TNG).
 +
* Мультимодальная мультиграммная модель.
-
===Латентное размещение Дирихле===
+
'''Автоматическое выделение терминов.'''
-
* ''Напоминания.'' Задача тематического моделирования коллекции текстовых документов. Модель PLSA, формулы Е-шага и М-шага.
+
* Алгоритм TopMine для быстрого поиска частых фраз. Критерии выделения коллокаций.
 +
* Синтаксический разбор. Нейросетевые синтаксические анализаторы SyntaxNet, UDpipe.
 +
* Критерии тематичности фраз.
 +
* Комбинирование синтаксической, статистической и тематической фильтрации фраз.
-
'''Латентное размещение Дирихле (LDA)'''
+
'''Тематические модели дистрибутивной семантики.'''
-
* Свойства [[Распределение Дирихле|распределения Дирихле]].
+
* Дистрибутивная гипотеза. Модели CBOW и SGNS в программе word2vec.
-
* Принцип максимума апостериорной вероятности. Модифицированные формулы М-шага.
+
* Модель битермов BTM (Biterm Topic Model) для тематизации коллекций коротких текстов.
-
* [[Байесовский вывод]]. Свойство сопряжённости мультиномиального распределения и распределения Дирихле. Другие модифицированные формулы М-шага.
+
<!--* Модель всплесков BBTM (Bursty Biterm Topic Model). -->
-
* Обзор модификаций формул М-шага.
+
* Модели WNTM (Word Network Topic Model) и WTM (Word Topic Model). Связь с моделью word2vec.
-
* Методы оптимизации гиперпараметров.
+
* Регуляризаторы когерентности.
-
* Небайесовская интерпретация модели LDA.
+
-
* Сравнение LDA и PLSA. Экспериментальные факты: LDA скорее улучшает оценки редких слов, чем снижает переобучение.
+
-
'''Стохастический ЕМ-алгоритм (SEM).'''
+
'''Дополнительный материал:'''
-
* Гипотеза разреженности апоcтериорного распределения тем p(t|d,w).
+
* ''Потапенко А. А.'' Векторные представления слов и документов. DataFest'4. [https://www.youtube.com/watch?v=KEXWC-ICH_Y '''Видео'''].
-
* Эвристика сэмплирования. Алгоритм сэмплирования Гиббса.
+
-
'''Робастные тематические модели.'''
+
== Моделирование локального контекста ==
-
* Робастная модель с фоном и шумом.
+
Презентация: [[Media:Voron24ptm-local.pdf|(PDF,&nbsp;1,8&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 21.11.2024}}.
-
* Упрощённая робастная модель.
+
[https://youtu.be/Xe36kQPlbHY?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt Видеозапись]
-
* Почему робастный PLSA лучше, чем LDA. Эффект повышения правдоподобия (перплексии) в робастных моделях с шумом.
+
-
'''Способы формирования начальных приближений.'''
+
'''Линейная тематизация текста.'''
-
* Случайная инициализация.
+
* Линейная тематизация текста за один проход без матрицы <tex>\Theta</tex>.
-
* Инициализация по документам.
+
* Локализация E-шага.
-
* Контекстная документная кластеризация.
+
* Двунаправленная тематическая модель контекста.
-
* Поиск якорных слов. Алгоритм Ароры.
+
* Онлайновый EM-алгоритм с однопроходным локализованным E-шагом.
-
'''Задание 1.2'''
+
'''Аналогия с моделью само-внимания (self-attention) и трансформером.'''
-
Обязательные пункты: 1 и любой из последующих.
+
* Модель внимания Query-Key-Value.
-
# Реализовать онлайновый алгоритм OEM.
+
* Трансформер: кодировщик и декодировщик.
-
# Исследовать влияние размера первой пачки и последующих пачек на качество модели.
+
* Онлайновый EM-алгоритм с многопроходным локализованным E-шагом.
-
# Исследовать влияние выбора числа итераций на внутреннем и внешнем циклах алгоритма OEM на качество и скорость построения модели.
+
-
# Исследовать возможность улучшения качества модели с помощью второго прохода по коллекции (без инициализации p(w|t)).
+
-
# Исследовать влияние гиперпараметров на правдоподобие модели и точность восстановления.
+
-
'''Литература:''' [Hoffman 2010], [Asuncion 2009].
+
== Моделирование сегментированного текста ==
-
 
+
Презентация: [[Media:Voron24ptm-segm.pdf|(PDF,&nbsp;2,1&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 21.11.2024}}.
-
===Аддитивная регуляризация тематических моделей===
+
[https://youtu.be/k46UzzMSKt0?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt&t=22 Видеозапись]
-
* ''Напоминания''. Вероятностная тематическая модель. Принцип максимума правдоподобия. PLSA. EM-алгоритм.
+
-
 
+
-
'''Многокритериальная регуляризация.'''
+
-
* Некорректность постановки задачи тематического моделирования.
+
-
* [[Аддитивная регуляризация тематических моделей]].
+
-
* Вывод формулы M-шага для регуляризованного ЕМ-алгоритма.
+
-
* Проект [[BigARTM]].
+
-
 
+
-
'''Регуляризаторы сглаживания и разреживания.'''
+
-
* Максимизация и минимизация KL-дивергенции.
+
-
* Альтернативный вариант разреживания через L0-регуляризацию.
+
-
* Связь разреженности и единственности неотрицательного матричного разложения.
+
-
* Разреживание предметных тем и сглаживание фоновых тем. Автоматическое выделение стоп-слов.
+
-
 
+
-
'''Регуляризаторы частичного обучения.'''
+
-
* Частичное обучение как выборочное сглаживание.
+
-
* Сфокусированные тематические модели. Использование словаря для выделения предметных тем.
+
-
* Пример: выделение тематики эпидемий, этнических конфликтов.
+
-
 
+
-
'''Ковариационные регуляризаторы.'''
+
-
* Дековариация тем.
+
-
* Тематические модели цитирования.
+
-
* Задача выявления корреляций между темами, модель CTM.
+
-
* Оценивание параметров (матрицы ковариаций) в модели CTM.
+
-
 
+
-
'''Регуляризаторы для классификации и регрессии.'''
+
-
* Задачи регрессии на текстах. Примеры. Регуляризатор. Формула М-шага.
+
-
* Задачи классификации текстов. Примеры. Регуляризатор. Формула М-шага.
+
-
 
+
-
'''Задание 1.3'''
+
-
Обязательные пункты: 1 и любой из остальных.
+
-
# Реализовать разреживание в онлайновом алгоритме OEM.
+
-
# Исследовать зависимость правдоподобия модели и точности восстановления от степени разреженности исходных модельных данных.
+
-
# Исследовать влияние разреживания на правдоподобие модели и точность восстановления. Проверить гипотезу, что если исходные данные разрежены, то разреживание существенно улучшает точность восстановления и слабо влияет на правдоподобие модели.
+
-
# Исследовать влияние частичной разметки на правдоподобие модели и точность восстановления. Проверить гипотезу, что небольшой доли правильно размеченных документов уже достаточно для существенного улучшения правдоподобия и устойчивости модели.
+
-
# Исследовать влияние сглаживания на правдоподобие модели и точность восстановления.
+
-
 
+
-
'''Литература:''' [Воронцов, 2013, 2015], [Chemudugunta, 2006].
+
-
 
+
-
===Оценивание качества тематических моделей===
+
-
 
+
-
'''Реальные данные.'''
+
-
* Текстовые коллекции, библиотеки алгоритмов, источники информации.
+
-
* Внутренние и внешние критерии качества.
+
-
* Дополнительные данные для построения внешних критериев качества.
+
-
 
+
-
'''Перплексия и правдоподобие.'''
+
-
* Определение и интерпретация перплекcии.
+
-
* Перплексия контрольной коллекции. Проблема новых слов в контрольной коллекции.
+
-
* Проблема сравнения моделей с разными словарями.
+
-
* Относительная перплексия.
+
-
 
+
-
''' Оценивание качества темы.'''
+
-
* Лексическое ядро темы: множество типичных терминов темы.
+
-
* Чистота и контрастность темы
+
-
* Документное ядро темы: множество типичных документов темы.
+
-
* Однородность темы: распределение расстояний между p(w|t) и p(w|t,d).
+
-
* Конфликтность темы: близость темы к другим темам.
+
-
 
+
-
'''Статистические тесты условной независимости.'''
+
-
* Методология проверки статистических гипотез. Критерий согласия хи-квадрат Пирсона.
+
-
* Проблема разреженности распределения. Эксперименты, показывающие неадекватность асимптотического распределения статистики хи-квадрат.
+
-
* Статистики модифицированного хи-квадрат, Кульбака-Лейблера, Хеллингера.
+
-
* Обобщённое семейство статистик Кресси-Рида.
+
-
* Эмпирическое оценивание квантилей распределения статистики Кресси-Рида.
+
-
* Применения теста условной независимости для поиска плохо смоделированных тем, документов, терминов. Поиск тем для расщепления.
+
-
 
+
-
'''Литература:''' [Newman, 2009–2011].
+
-
 
+
-
===Внешние оценки качества тематических моделей===
+
-
 
+
-
'''Оценивание интерпретируемости тем.'''
+
-
* Экспертное оценивание интерпретируемости.
+
-
* Асессорская разметка терминов и документов, релевантных теме.
+
-
* Метод интрузий.
+
-
* Радикальное улучшение интерпретируемости в n-граммных тематических моделях.
+
-
 
+
-
'''Когерентность.'''
+
-
* Определение когерентности.
+
-
* Эксперименты, показывающие связь когерентности и интерпретируемости.
+
-
* Способы оценивания совместной встречаемости слов.
+
-
 
+
-
'''Суммаризация темы.'''
+
-
* Проблема визуализации тем.
+
-
* Выделение тематичных слов и предложений.
+
-
* Кластеризация тематичных предложений.
+
-
* Ранжирование тематичных предложений.
+
-
* Асессорская разметка предложений, релевантных теме.
+
-
* Задача автоматического именования темы.
+
-
 
+
-
'''Критерии качества классификации и ранжирования.'''
+
-
* Полнота, точность и F-мера в задачах классификации и ранжирования.
+
-
* Критерии качества ранжирования: MAP, DCG, NDCG.
+
-
* Оценка качества тематического поиска документов по их длинным фрагментам.
+
-
'''Задание 1.4.'''
+
'''Позиционный регуляризатор в ARTM.'''
-
# Применить OEM к реальным коллекциям.
+
* Гипотеза о сегментной структуре текста.
-
# Исследовать на реальных данных зависимость внутренних и внешних критериев качества от эвристических параметров алгоритма обучения OEM.
+
* Регуляризация и пост-обработка Е-шага. Формулы М-шага.
-
# В экспериментах на реальных данных построить зависимости перплексии обучающей и контрольной коллекции от числа итераций и числа тем.
+
* Примеры регуляризаторов Е-шага. Разреживание распределения p(t|d,w). Сглаживание тематики слов по контексту.
-
'''Литература:'''
+
'''Тематические модели предложений.'''
 +
* Тематическая модель предложений senLDA.
 +
* Модель коротких сообщений Twitter-LDA.
 +
* Сегментоиды. Лексические цепочки.
-
===Мультимодальные регуляризованные тематические модели===
+
'''Тематическая сегментация текста.'''
-
* ''Напоминания''. Аддитивная регуляризация тематических моделей.
+
* Метод TopicTiling. Критерии определения границ сегментов.
 +
* Критерии качества сегментации.
 +
* Оптимизация параметров модели TopicTiling.
-
'''Мультимодальная АРТМ.'''
+
== Мультимодальные тематические модели ==
-
* Виды модальностей и примеры прикладных задач.
+
Презентация: [[Media:Voron23ptm-modal.pdf|(PDF,&nbsp;2,7&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 06.12.2023}}.
-
* Вывод формул М-шага.
+
[https://youtu.be/AfwH0A3NJCQ?list=PLk4h7dmY2eYE_JjvexGUS5MSozoxDFovp Видеозапись]
-
* Тематическая модель классификации. Пример: [[Технология информационного анализа электрокардиосигналов]].
+
-
* Тематическая модель текста и изображений.
+
-
* Задача аннотирования изображений.
+
'''Мультиязычные тематические модели.'''
'''Мультиязычные тематические модели.'''
* Параллельные и сравнимые коллекции.
* Параллельные и сравнимые коллекции.
* Регуляризаторы для учёта двуязычных словарей.
* Регуляризаторы для учёта двуязычных словарей.
 +
* Кросс-язычный информационный поиск.
-
'''Модели многоматричных разложений.'''
+
'''Трёхматричные модели.'''
-
* Понятие порождающей модальности.
+
* Модели трёхматричных разложений. Понятие порождающей модальности.
-
* Вывод формул М-шага.
+
* Автор-тематическая модель (author-topic model).
* Автор-тематическая модель (author-topic model).
* Модель для выделения поведений объектов в видеопотоке.
* Модель для выделения поведений объектов в видеопотоке.
-
'''Гиперграфовая модель.'''
+
'''Тематические модели транзакционных данных.'''
-
* Примеры транзакционных данных в социальных и рекламных сетях.
+
* Примеры транзакционных данных в рекомендательных системах, социальных и рекламных сетях.
-
* Вывод формул М-шага.
+
* Гиперграфовая модель ARTM. Теорема о необходимом условии максимума регуляризованного правдоподобия.
 +
* Транзакционные данные в рекомендательных системах. Симметризованная гиперграфовая модель ARTM.
 +
* Анализ транзакционных данных для выявления паттернов экономического поведения клиентов банка. '''[https://youtu.be/0q5p7xP4cdA?t=15168 Видео]'''.
 +
* Анализ банковских транзакционных данных для выявления видов деятельности компаний.
-
'''Литература:'''
+
== Анализ зависимостей ==
 +
Презентация: [[Media:Voron23ptm-rel.pdf|(PDF,&nbsp;1,7&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 06.12.2023}}.
 +
[https://youtu.be/uKCMr9yK3gw?list=PLk4h7dmY2eYE_JjvexGUS5MSozoxDFovp Видеозапись]
-
===Определение числа тем и иерархические модели===
+
'''Зависимости, корреляции, связи.'''
 +
* Тематические модели классификации и регрессии.
 +
* Модель коррелированных тем CTM (Correlated Topic Model).
 +
* Регуляризаторы гиперссылок и цитирования. Выявление тематических влияний в научных публикациях.
-
'''Регуляризатор энтропийного разреживания.'''
+
'''Время и пространство.'''
-
* Регуляризатор и формула М-шага. Эффект строкового разреживания.
+
* Регуляризаторы времени.
-
* Определение истинного числа тем в экспериментах с полумодельными данными.
+
* Обнаружение и отслеживание тем.
-
* Гипотеза о несуществовании истинного числа тем.
+
* Гео-пространственные модели.
-
* Эффект отбрасывания малых, дублирующих и линейно зависимых тем.
+
-
* Сравнение с моделью иерархических процессов Дирихле.
+
-
'''Тематическая модель с фиксированной иерархией.'''
+
'''Социальные сети.'''
-
* Задачи категоризации текстов. Стандартный метод решения — сведение к последовательности задач классификации.
+
* Сфокусированный поиск в социальных медиа (пример: поиск этно-релевантного контента).
-
* Необходимость частичного обучения для задачи категоризации.
+
* Выявление тематических сообществ. Регуляризаторы для направленных и ненаправленных связей.
-
* Вероятностная формализация отношения «тема–подтема». Тождества, связывающие распределения тем и подтем
+
* Регуляризаторы для выявления социальных ролей пользователей.
-
* Задача построения разреженного иерархического тематического профиля документа.
+
-
'''Послойное нисходящее построение тематической иерархии.'''
+
== Именование и суммаризация тем ==
-
* Регуляризатор матрицы Фи.
+
Презентация: [[Media:Voron23ptm-sum.pdf|(PDF,&nbsp;4,3&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 04.05.2024}}.
-
* Регуляризатор матрицы Тета.
+
[https://youtu.be/nShxhkPbGWY Видеозапись]
-
* Измерение и оптимизация качества иерархических моделей.
+
-
* Разреживание вероятностного отношения тема—подтема.
+
-
'''Одновременное построение всех слоёв тематической иерархии.'''
+
'''Методы суммаризации текстов.'''
 +
* Задачи автоматической суммаризации текстов. Подходы к суммаризации: extractive и abstractive.
 +
* Оценивание и отбор предложений для суммаризации. Релаксационный метод для многокритериальной дискретной оптимизации.
 +
* Тематическая модель предложений для суммаризации.
 +
* Критерии качества суммаризации. Метрики ROUGE, BLUE.
-
'''Литература:''' .
+
'''Автоматическое именование тем (topic labeling).'''
 +
* Формирование названий-кандидатов.
 +
* Релевантность, покрытие, различность.
 +
* Оценивание качества именования тем.
-
===Тематические модели, учитывающие порядок слов===
+
'''Задача суммаризации темы'''
 +
* Задача ранжирования документов
 +
* Задача фильтрации репрезентативных релевантных фраз.
 +
* Задача генерации связного текста
-
'''Мультиграммные модели.'''
+
== Проект «Тематизатор» ==
-
* Задача выделения терминов как ключевых фраз (словосочетаний). Словари терминов.
+
Презентация: [[Media:Voron23ptm-project.pdf|(PDF,&nbsp;6,2&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 21.09.2023}}.
-
* Морфологический и синтаксический анализ текста.
+
[https://youtu.be/LctW1J93lmw?list=PLk4h7dmY2eYE_JjvexGUS5MSozoxDFovp Видеозапись]
-
* Отбор фраз с подчинительными связями.
+
-
* Отбор фраз по статистическому критерию коллокации C-Value. Совмещение критериев TF-IDF и CValue.
+
-
* Отбор фраз по оценке тематичности.
+
-
* Задача сокращения словаря (vocabulary reduction) и проблема сравнения моделей с разными словарями.
+
-
'''Регуляризаторы для выделения энграмм.'''
+
'''Визуализация тематических моделей'''
-
* Биграммная тематическая модель.
+
* Концепция distant reading.
 +
* Карты знаний, иерархии, взаимосвязи, динамика, сегментация.
 +
* Спектр тем.
 +
* Визуализация матричного разложения.
-
'''Сегментирующие тематические модели.'''
+
'''Примеры прикладных задач'''
-
* Позиционный регуляризатор, вывод формул М-шага.
+
* Поиск этно-релевантных тем в социальных сетях.
-
* Пост-обработка Е-шага.
+
* Анализ программ развития российских вузов.
-
* Интерпретация текста как пучка временных рядов и задача разладки.
+
* Поиск и рубрикация научных статей на 100 языках.
-
* Алгоритм тематической сегментации.
+
* Проекты Школы Прикладного Анализа Данных.
-
* Тематические модели предложений (sentence topic model).
+
-
'''Векторная модель word2vec.'''
+
'''Анализ требований к «Тематизатору»'''
-
* Векторная модель word2vec и её интерпретация как латентной модели с матричным разложением.
+
* Функциональные требования.
-
* Гибрид тематической модели и векторной модели word2vec.
+
* Требования к интерпретируемости.
-
* Связь word2vec с регуляризатором когерентности.
+
* Основной пользовательский сценарий: Загрузка, Предобработка, Моделирование, Визуализация, Коррекция.
-
* Эксперименты с гибридной моделью W2V-TM.
+
* Этапизация работ.
-
'''Литература:''' .
+
=Отчетность по курсу=
 +
Условием сдачи курса является выполнение индивидуальных практических заданий.
-
===Динамические и пространственные тематические модели===
+
'''Рекомендуемая структура отчёта об исследовании:'''
 +
* Постановка задачи: неформальное описание, ДНК (дано–найти–критерий), структура данных
 +
* Описание простого решения baseline
 +
* Описание основного решения и его вариантов
 +
* Описание набора данных и методики экспериментов
 +
* Результаты экспериментов по подбору гиперпараметров основного решения
 +
* Результаты экспериментов по сравнению основного решения с baseline
 +
* Примеры визуализации модели
 +
* Выводы: что работает, что не работает, инсайты
 +
* Ссылка на код
-
'''Тематические модели с модальностью времени.'''
+
'''Примеры отчётов:'''
-
* Регуляризатор разреживания тем в каждый момент времени.
+
* [[Media:kibitova16ptm.pdf|Валерия Кибитова, 2016]]
-
* Регуляризаторы сглаживания темы как временного ряда.
+
* [[Media:filin18ptm.pdf|Максим Филин, 2018]]
-
* Вывод M-шага для негладкого регуляризатора.
+
* [[Media:ikonnikova18ptm.pdf|Мария Иконникова, 2018]]
-
 
+
-
'''Тематические модели с модальностью геолокации.'''
+
-
* Тематические модели социальных сетей.
+
-
 
+
-
===Траектории регуляризации===
+
-
 
+
-
'''Обучение с подкреплением'''
+
-
* Контекстный многорукий бандит.
+
-
* Инкрементная регрессия.
+
-
* Регрессия с верхними доверительными границами (UCB).
+
-
 
+
-
'''Задача оптимизации трактории в пространстве коэффициентов регуляризации'''
+
-
* Относительные коэффициенты регуляризации.
+
-
* Признаковое описание контекста. Метрики качества тематической модели.
+
-
* Функция премии и скаляризация критериев.
+
-
* Особенности реализации обучения с подкреплением в онлайновом ЕМ-алгоритме.
+
-
 
+
-
===Визуализация тематических моделей===
+
-
 
+
-
'''Навигация по тематической модели.'''
+
-
* Визуализатор TMVE.
+
-
* Визуализатор Termite.
+
-
* Визуализатор для [[BigARTM]].
+
-
 
+
-
'''Методы визуализации.'''
+
-
* Задача и методы многомерного шкалирования.
+
-
* Визуализация «дорожной карты» темы или набора тем.
+
-
* Визуализация тематических иерархий.
+
-
* Визуализация динамических моделей, метафора «реки тем».
+
-
* Визуализация тематической структуры документа.
+
-
* Визуализация модели трёх источников.
+
-
 
+
-
'''Средства разведочного поиска.'''
+
-
* Концепция пользовательского интерфейса для разведочного поиска.
+
-
* Концепция иерархической суммаризации.
+
-
 
+
-
===Большие данные===
+
-
 
+
-
'''Параллельные и распределённые алгоритмы.'''
+
-
* Обзор подходов к распараллеливанию онлайнового EМ-алгоритма.
+
-
* Распараллеливание онлайнового EМ-алгоритма в [[BigARTM]].
+
-
* Распределённое хранение коллекции.
+
-
 
+
-
'''Обработка больших коллекций в BigARTM.'''
+
-
* Особенности предварительной обработки.
+
-
* Коллекция Википедии.
+
-
* Коллекция arXiv.org.
+
-
* Коллекция социальной сети VK.
+
-
 
+
-
==Литература==
+
-
'''Основная литература'''
+
=Литература=
 +
# ''Воронцов К. В.'' [[Media:voron17survey-artm.pdf|Вероятностное тематическое моделирование: теория регуляризации ARTM и библиотека с открытым кодом BigARTM]]. 2023.
 +
# ''Hamed Jelodar, Yongli Wang, Chi Yuan, Xia Feng.'' [https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1711/1711.04305.pdf Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Topic modeling: models, applications, a survey]. 2017.
 +
# ''Hofmann T.'' Probabilistic latent semantic indexing // Proceedings of the 22nd annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. — New York, NY, USA: ACM, 1999. — Pp. 50–57.
 +
# ''Blei D. M., Ng A. Y., Jordan M. I.'' Latent Dirichlet allocation // Journal of Machine Learning Research. — 2003. — Vol. 3. — Pp. 993–1022.
 +
# ''Asuncion A., Welling M., Smyth P., Teh Y. W.'' On smoothing and inference for topic models // Proceedings of the International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. — 2009.
 +
<!--
 +
# ''Янина А. О., Воронцов К. В.'' [http://jmlda.org/papers/doc/2016/no2/Ianina2016Multimodal.pdf Мультимодальные тематические модели для разведочного поиска в коллективном блоге] // Машинное обучение и анализ данных. 2016. T.2. №2. С.173-186.
# ''Воронцов К.В.'' Тематическое моделирование в BigARTM: теория, алгоритмы, приложения. [[Media:Voron-2015-BigARTM.pdf|Voron-2015-BigARTM.pdf]].
# ''Воронцов К.В.'' Тематическое моделирование в BigARTM: теория, алгоритмы, приложения. [[Media:Voron-2015-BigARTM.pdf|Voron-2015-BigARTM.pdf]].
# ''Воронцов К.В.'' Лекции по тематическому моделированию. [[Media:Voron-2013-ptm.pdf|Voron-2013-ptm.pdf]].
# ''Воронцов К.В.'' Лекции по тематическому моделированию. [[Media:Voron-2013-ptm.pdf|Voron-2013-ptm.pdf]].
-
# ''Vorontsov K. V., Potapenko A. A.'' [[Media:Voron14mlj.pdf|Additive Regularization of Topic Models]] // Machine Learning. Special Issue “Data Analysis and Intelligent Optimization with Applications”: Volume 101, Issue 1 (2015), Pp. 303-323. [[Media:Voron14mlj-rus.pdf|Русский перевод]]
 
'''Дополнительная литература'''
'''Дополнительная литература'''
Строка 507: Строка 350:
# Воронцов К. В., Фрей А. И., Ромов П. А., Янина А. О., Суворова М. А., Апишев М. А. [[Media:Voron15damdid.pdf|BigARTM: библиотека с открытым кодом для тематического моделирования больших текстовых коллекций]] // Аналитика и управление данными в областях с интенсивным использованием данных. XVII Международная конференция DAMDID/RCDL’2015, Обнинск, 13-16 октября 2015.
# Воронцов К. В., Фрей А. И., Ромов П. А., Янина А. О., Суворова М. А., Апишев М. А. [[Media:Voron15damdid.pdf|BigARTM: библиотека с открытым кодом для тематического моделирования больших текстовых коллекций]] // Аналитика и управление данными в областях с интенсивным использованием данных. XVII Международная конференция DAMDID/RCDL’2015, Обнинск, 13-16 октября 2015.
# Маннинг К., Рагхаван П., Шютце Х. Введение в информационный поиск. — Вильямс, 2011.
# Маннинг К., Рагхаван П., Шютце Х. Введение в информационный поиск. — Вильямс, 2011.
-
# Asuncion A., Welling M., Smyth P., Teh Y. W. On smoothing and inference for topic models // Proceedings of the International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. — 2009.
 
-
# Blei D. M., Ng A. Y., Jordan M. I. Latent Dirichlet allocation // Journal of Machine Learning Research. — 2003. — Vol. 3. — Pp. 993–1022.
 
# Chemudugunta C., Smyth P., Steyvers M. Modeling general and specific aspects of documents with a probabilistic topic model // Advances in Neural Information Processing Systems. — MIT Press, 2006. — Vol. 19. — Pp. 241–248.
# Chemudugunta C., Smyth P., Steyvers M. Modeling general and specific aspects of documents with a probabilistic topic model // Advances in Neural Information Processing Systems. — MIT Press, 2006. — Vol. 19. — Pp. 241–248.
# Daud A., Li J., Zhou L., Muhammad F. Knowledge discovery through directed probabilistic topic models: a survey // Frontiers of Computer Science in China.— 2010.— Vol. 4, no. 2. — Pp. 280–301.
# Daud A., Li J., Zhou L., Muhammad F. Knowledge discovery through directed probabilistic topic models: a survey // Frontiers of Computer Science in China.— 2010.— Vol. 4, no. 2. — Pp. 280–301.
# Dempster A. P., Laird N. M., Rubin D. B. Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm // J. of the Royal Statistical Society, Series B. — 1977. — no. 34. — Pp. 1–38.
# Dempster A. P., Laird N. M., Rubin D. B. Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm // J. of the Royal Statistical Society, Series B. — 1977. — no. 34. — Pp. 1–38.
-
# Hofmann T. Probabilistic latent semantic indexing // Proceedings of the 22nd annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. — New York, NY, USA: ACM, 1999. — Pp. 50–57.
 
# Hoffman M. D., Blei D. M., Bach F. R. Online Learning for Latent Dirichlet Allocation // NIPS, 2010. Pp. 856–864.
# Hoffman M. D., Blei D. M., Bach F. R. Online Learning for Latent Dirichlet Allocation // NIPS, 2010. Pp. 856–864.
# Lu Y., Mei Q., Zhai C. Investigating task performance of probabilistic topic models: an empirical study of PLSA and LDA // Information Retrieval. — 2011. — Vol.14, no.2. — Pp. 178–203.
# Lu Y., Mei Q., Zhai C. Investigating task performance of probabilistic topic models: an empirical study of PLSA and LDA // Information Retrieval. — 2011. — Vol.14, no.2. — Pp. 178–203.
 +
# Vorontsov K. V., Potapenko A. A. [[Media:Voron14mlj.pdf|Additive Regularization of Topic Models]] // Machine Learning. Special Issue “Data Analysis and Intelligent Optimization with Applications”: Volume 101, Issue 1 (2015), Pp. 303-323. [[Media:Voron14mlj-rus.pdf|Русский перевод]]
# Vorontsov K. V., Frei O. I., Apishev M. A., Romov P. A., Suvorova M. A., Yanina A. O. [[Media:Voron15cikm-tm.pdf|Non-Bayesian Additive Regularization for Multimodal Topic Modeling of Large Collections]] // Proceedings of the 2015 Workshop on Topic Models: Post-Processing and Applications, October 19, 2015, Melbourne, Australia. ACM, New York, NY, USA. pp. 29–37.
# Vorontsov K. V., Frei O. I., Apishev M. A., Romov P. A., Suvorova M. A., Yanina A. O. [[Media:Voron15cikm-tm.pdf|Non-Bayesian Additive Regularization for Multimodal Topic Modeling of Large Collections]] // Proceedings of the 2015 Workshop on Topic Models: Post-Processing and Applications, October 19, 2015, Melbourne, Australia. ACM, New York, NY, USA. pp. 29–37.
# Wallach H., Mimno D., McCallum A. Rethinking LDA: Why priors matter // Advances in Neural Information Processing Systems 22 / Ed. by Y. Bengio, D. Schuurmans, J. Lafferty, C. K. I. Williams, A. Culotta. — 2009. — Pp. 1973–1981.
# Wallach H., Mimno D., McCallum A. Rethinking LDA: Why priors matter // Advances in Neural Information Processing Systems 22 / Ed. by Y. Bengio, D. Schuurmans, J. Lafferty, C. K. I. Williams, A. Culotta. — 2009. — Pp. 1973–1981.
 +
-->
-
== Ссылки ==
+
= Ссылки =
-
* [http://www.youtube.com/watch?v=vSzsuq7uHPE Видеозапись лекции на ТМШ, 19 июня 2015]
+
* [[Тематическое моделирование]]
* [[Тематическое моделирование]]
* [[Аддитивная регуляризация тематических моделей]]
* [[Аддитивная регуляризация тематических моделей]]
* [[Коллекции документов для тематического моделирования]]
* [[Коллекции документов для тематического моделирования]]
* [[BigARTM]]
* [[BigARTM]]
-
* Конспект лекций: [[Media:Voron-2013-ptm.pdf|Voron-2013-ptm.pdf, 2.6 МБ]] {{важно|(обновление 16 октября 2013)}}.
+
* [http://www.youtube.com/watch?v=vSzsuq7uHPE Видеозапись лекции на ТМШ, 19 июня 2015]
-
* BigARTM: тематическое моделирование больших текстовых коллекций. [http://www.meetup.com/Moscow-Data-Fest/events/224856462/ Data Fest #1], 12 сентября 2015. '''[[Media:voron-2015-datafest.pdf|(PDF,&nbsp;6.5&nbsp;МБ)]]'''.
+
* ''Воронцов К.В.'' [[Media:voron-2014-task-PTM.pdf|Практическое задание по тематическому моделированию, 2014.]]
 +
 
 +
'''Материалы для первого ознакомления:'''
 +
* ''[[Media:BigARTM-short-intro.pdf|Тематический анализ больших данных]]''. Краткое популярное введение в BigARTM.
 +
* ''[http://postnauka.ru/video/61910 Разведочный информационный поиск]''. Видеолекция на ПостНауке.
 +
* ''[https://postnauka.ru/faq/86373 Тематическое моделирование]''. FAQ на ПостНауке, совместно с Корпоративным университетом Сбербанка.
 +
* ''[https://www.youtube.com/watch?v=MhNbccnVk5Y Байесовская и классическая регуляризация в вероятностном тематическом моделировании]''. Научно-образовательный семинар «Актуальные проблемы прикладной математики» Новосибирского Государственного Университета, 19 февраля 2021. [[Media:Voron-2021-02-19.pdf|Презентация]].
 +
* ''[https://habrahabr.ru/company/yandex/blog/313340 Тематическое моделирование на пути к разведочному информационному поиску]''. Лекция на DataFest3, 10 сентября 2016. [https://www.youtube.com/watch?v=frLW8UVp_Ik&index=5&list=PLJOzdkh8T5kqfhWXhtYevTUHIvrylDLYu Видеозапись].
 +
 
 +
= Подстраницы =
 +
{{Служебная:Prefixindex/Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/}}
[[Категория:Учебные курсы]]
[[Категория:Учебные курсы]]
 +
 +
 +
<!---------------------------------------------------
 +
 +
'''Модели связного текста.'''
 +
* Контекстная документная кластеризация (CDC).
 +
* Метод лексических цепочек.
 +
 +
'''Инициализация.'''
 +
* Случайная инициализация. Инициализация по документам.
 +
* Контекстная документная кластеризация.
 +
* Поиск якорных слов. Алгоритм Ароры.
 +
 +
'''Расширяемые тематические модели.'''
 +
* Пакетный ЕМ-алгоритм.
 +
* Обнаружение новых тем в потоке документов. Инициализация новых тем.
 +
* Проблемы агрегирования коллекций. Жанровая и тематическая фильтрация документов.
 +
 +
== Анализ разнородных данных ==
 +
Презентация: [[Media:Voron18ptm-misc.pdf|(PDF,&nbsp;1,6&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 03.05.2018}}.
 +
 +
== Примеры приложений тематического моделирования ==
 +
Презентация: [[Media:Voron17ptm11.pdf|(PDF,&nbsp;3,3&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 16.05.2017}}.
 +
 +
'''Примеры приложений тематического моделирования.'''
 +
* Задача поиска релевантных тем в социальных сетях и новостных потоках.
 +
* Динамическая модель коллекции пресс-релизов.
 +
* Разведочный поиск в коллективном блоге.
 +
* Сценарный анализ записей разговоров контактного центра.
 +
* [[Технология информационного анализа электрокардиосигналов|Информационный анализ электрокардиосигналов]] для скрининговой диагностики.
 +
 +
== Инициализация, траектория регуляризации, тесты адекватности ==
 +
Презентация: [[Media:Voron-PTM-10.pdf|(PDF,&nbsp;Х,Х&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление ХХ.ХХ.2016}}.
 +
 +
'''Траектория регуляризации.'''
 +
* Задача оптимизации трактории в пространстве коэффициентов регуляризации.
 +
* Относительные коэффициенты регуляризации.
 +
* Пространство коэффициентов регуляризации и пространство метрик качества. Регрессионная связь между ними. Инкрементная регрессия.
 +
* Подходы к скаляризации критериев.
 +
* Обучение с подкреплением. Контекстный многорукий бандит. Верхние доверительные границы (UCB).
 +
 +
'''Тесты адекватности.'''
 +
* Статистические тесты условной независимости. Методология проверки статистических гипотез. Критерий согласия хи-квадрат Пирсона.
 +
* Проблема разреженности распределения. Эксперименты, показывающие неадекватность асимптотического распределения статистики хи-квадрат.
 +
* Статистики модифицированного хи-квадрат, Кульбака-Лейблера, Хеллингера.
 +
* Обобщённое семейство статистик Кресси-Рида.
 +
* Эмпирическое оценивание квантилей распределения статистики Кресси-Рида.
 +
* Применения теста условной независимости для поиска плохо смоделированных тем, документов, терминов. Поиск тем для расщепления.
 +
 +
== Обзор оценок качества тематических моделей ==
 +
Презентация: [[Media:Voron-PTM-11.pdf|(PDF,&nbsp;Х,Х&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление ХХ.ХХ.2016}}.
 +
 +
* Внутренние и внешние критерии качества.
 +
* Перплексия и правдоподобие. Интерпретация перплекcии. Перплексия контрольной коллекции. Проблема новых слов в контрольной коллекции. Проблема сравнения моделей с разными словарями. Относительная перплексия.
 +
 +
''' Оценивание качества темы.'''
 +
* Лексическое ядро темы: множество типичных терминов темы.
 +
* Чистота и контрастность темы
 +
* Документное ядро темы: множество типичных документов темы.
 +
* Однородность темы: распределение расстояний между p(w|t) и p(w|t,d).
 +
* Конфликтность темы: близость темы к другим темам.
 +
* Интерпретируемость темы: экспертные оценки, метод интрузий, когерентность. Взрыв интерпретируемости в n-граммных моделях.
 +
 +
'''Устойчивость и полнота.'''
 +
* Эксперименты по оцениванию устойчивости, интерпретируемости и полноты.
 +
* Построение выпуклых оболочек тем и фильтрация зависимых тем в сериях тематических моделей.
 +
 +
'''Критерии качества классификации и ранжирования.'''
 +
* Полнота, точность и F-мера в задачах классификации и ранжирования.
 +
* Критерии качества ранжирования: MAP, DCG, NDCG.
 +
* Оценка качества тематического поиска документов по их длинным фрагментам.
 +
 +
* Вывод M-шага для негладкого регуляризатора.
 +
* Тематическая модель текста и изображений. Задача аннотирования изображений.
 +
-->

Текущая версия

Содержание

Спецкурс читается студентам 2—5 курсов на кафедре «Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ с 2013 года и студентам 6 курса на кафедре «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ с 2019 года.

В спецкурсе изучается вероятностное тематическое моделирование (topic modeling) коллекций текстовых документов. Тематическая модель определяет, какие темы содержатся в большой текстовой коллекции, и к каким темам относится каждый документ. Тематические модели позволяют искать тексты по смыслу, а не по ключевым словам, и создавать информационно-поисковые системы нового поколения, основанные на парадигме семантического разведочного поиска (exploratory search). Рассматриваются тематические модели для классификации, категоризации, сегментации, суммаризации текстов естественного языка, а также для рекомендательных систем, анализа банковских транзакционных данных, анализа биомедицинских сигналов. В спецкурсе развивается многокритериальный подход к построению моделей с заданными свойствами — аддитивная регуляризация тематических моделей (АРТМ). Он основан на регуляризации некорректно поставленных задач стохастического матричного разложения. Особое внимание уделяется методам лингвистической регуляризации для моделирования связности текста. Предполагается проведение студентами численных экспериментов на модельных и реальных данных с помощью библиотеки тематического моделирования BigARTM.

От студентов требуются знания курсов линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации, машинного обучения, языков программирования Python и С++ желательно, но не обязательно.

Краткая ссылка на эту страницу: bit.ly/2EGWcjA.

Основной материал:

Программа курса

Задача тематического моделирования

Презентация: (PDF, 1,4 МБ) — обновление 19.09.2024. Видеозапись

Цели и задачи тематического моделирования.

Аддитивная регуляризация тематических моделей.

  • Понятие некорректно поставленной задачи по Адамару. Регуляризация.
  • Лемма о максимизации на единичных симплексах. Условия Каруша–Куна–Таккера.
  • Теорема о необходимом условии максимума регуляризованного правдоподобия для ARTM.
  • Классические тематические модели PLSA и LDA как частные случаи ARTM.

Практика тематического моделирования.

  • Проект с открытым кодом BigARTM.
  • Этапы решения практических задач.
  • Методы предварительной обработки текста.
  • Датасеты и практические задания по курсу.

Онлайновый ЕМ-алгоритм и аддитивная регуляризация

Презентация: (PDF, 1,3 МБ) — обновление 03.10.2024. Видеозапись

Часто используемые регуляризаторы.

  • Сглаживание и разреживание.
  • Частичное обучение.
  • Декоррелирование тем.
  • Разреживание для отбора тем.

Онлайновый ЕМ-алгоритм.

  • Рациональный ЕМ-алгоритм (встраивание Е-шага внутрь М-шага).
  • Оффлайновый регуляризованный EM-алгоритм.
  • Улучшение сходимости несмещёнными оценками.
  • Подбор коэффициентов регуляризации.
  • Относительные коэффициенты регуляризации.
  • Библиотеки BigARTM и TopicNet.

Эксперименты с регуляризацией.

  • Производительность BigARTM
  • Оценивание качества: перплексия, когерентность, лексическое ядро
  • Регуляризаторы сглаживания, разреживания, декоррелирования и отбора тем.
  • Комбинирование регуляризаторов, эмпирические рекомендации.

Тематический информационный поиск

Презентация: (PDF, 4,8 МБ) — обновление 10.10.2024. Видеозапись

Мультимодальные тематические модели.

  • Примеры модальностей.
  • Мультимодальный ARTM и регуляризованный ЕМ-алгоритм.

Иерархические тематические модели.

  • Иерархии тем. Послойное построение иерархии.
  • Регуляризаторы для разделения тем на подтемы.
  • Псевдодокументы родительских тем.
  • Модальность родительских тем.

Эксперименты с тематическим поиском.

  • Методика измерения качества поиска.
  • Тематическая модель для документного поиска.
  • Оптимизация гиперпараметров.

Проект «Мастерская знаний»

  • Поисково-рекомендательная система SciSearch.ru
  • Векторный поиск для формирования тематических подборок
  • Требования к тематическим моделям для научного информационного поиска

Оценивание качества тематических моделей

Презентация: (PDF, 1,6 МБ) — обновление 17.10.2024. Видеозапись

Измерение качества тематических моделей.

  • Правдоподобие и перплексия.
  • Интерпретируемость и когерентность. Внутритекстовая когерентность.
  • Разреженность и различность.

Проверка гипотезы условной независимости.

  • Статистики на основе KL-дивергенции и их обобщения.
  • Регуляризатор семантической однородности.
  • Применение статистических тестов условной независимости.

Проблема определения числа тем.

  • Разреживающий регуляризатор для отбора тем.
  • Эксперименты на синтетических и реальных данных.
  • Сравнение с байесовской моделью HDP (Hierarchical Dirichlet Process).
  • Эффект отбрасывания малых, дублирующих и линейно зависимых тем.

Проблема тематической несбалансированности в данных

  • Проблема малых тем и тем-дубликатов
  • Тематическая несбалансированность как основная причина неинтерпретируемости тем
  • Эксперименты с регуляризаторами отбора тем и декоррелирования
  • Регуляризатор семантической однородности

BigARTM и базовые инструменты

Мурат Апишев. Презентация: (zip, 0,6 МБ) — обновление 17.02.2017. Видеозапись

Предварительная обработка текстов

  • Парсинг «сырых» данных.
  • Токенизация, стемминг и лемматизация.
  • Выделение энграмм.
  • Законы Ципфа и Хипса. Фильтрация словаря коллекции. Удаление стоп-слов.

Библиотека BigARTM

  • Методологические рекоммендации по проведению экспериментов.
  • Установка BigARTM.
  • Формат и импорт входных данных.
  • Обучение простой модели (без регуляризации): создание, инициализация, настройка и оценивание модели.
  • Инструмент визуализации тематических моделей VisARTM. Основные возможности, демонстрация работы.

Дополнительный материал:

  • Презентация: (PDF, 1,5 МБ) — обновление 17.03.2017.
  • Видео — обновление 22.03.2017.
  • Воркшоп по BigARTM на DataFest'4. Видео.

Теория ЕМ-алгоритма

Презентация: (PDF, 2,0 МБ) — обновление 25.10.2024. Видеозапись

Классические модели PLSA, LDA.

  • Модель PLSA.
  • Модель LDA. Распределение Дирихле и его свойства.
  • Максимизация апостериорной вероятности для модели LDA.

Общий EM-алгоритм.

  • EM-алгоритм для максимизации неполного правдоподобия.
  • Регуляризованный EM-алгоритм. Сходимость в слабом смысле.
  • Альтернативный вывод формул ARTM.

Эксперименты с моделями PLSA, LDA.

  • Проблема неустойчивости (на синтетических данных).
  • Проблема неустойчивости (на реальных данных).
  • Проблема переобучения и робастные модели.

Байесовское обучение модели LDA

Презентация: (PDF, 1,7 МБ) — обновление 25.10.2024. Видеозапись

Вариационный байесовский вывод.

Сэмплирование Гиббса.

Замечания о байесовском подходе.

  • Оптимизация гиперпараметров в LDA.
  • Графическая нотация (plate notation). Stop using plate notation.
  • Сравнение байесовского подхода и ARTM.
  • Как читать статьи по баейсовским моделям и строить эквивалентные ARTM-модели.

Тематические модели сочетаемости слов

Презентация: (PDF, 1,7 МБ) — обновление 07.11.2024. Видеозапись

Мультиграммные модели.

  • Модель BigramTM.
  • Модель Topical N-grams (TNG).
  • Мультимодальная мультиграммная модель.

Автоматическое выделение терминов.

  • Алгоритм TopMine для быстрого поиска частых фраз. Критерии выделения коллокаций.
  • Синтаксический разбор. Нейросетевые синтаксические анализаторы SyntaxNet, UDpipe.
  • Критерии тематичности фраз.
  • Комбинирование синтаксической, статистической и тематической фильтрации фраз.

Тематические модели дистрибутивной семантики.

  • Дистрибутивная гипотеза. Модели CBOW и SGNS в программе word2vec.
  • Модель битермов BTM (Biterm Topic Model) для тематизации коллекций коротких текстов.
  • Модели WNTM (Word Network Topic Model) и WTM (Word Topic Model). Связь с моделью word2vec.
  • Регуляризаторы когерентности.

Дополнительный материал:

  • Потапенко А. А. Векторные представления слов и документов. DataFest'4. Видео.

Моделирование локального контекста

Презентация: (PDF, 1,8 МБ) — обновление 21.11.2024. Видеозапись

Линейная тематизация текста.

  • Линейная тематизация текста за один проход без матрицы \Theta.
  • Локализация E-шага.
  • Двунаправленная тематическая модель контекста.
  • Онлайновый EM-алгоритм с однопроходным локализованным E-шагом.

Аналогия с моделью само-внимания (self-attention) и трансформером.

  • Модель внимания Query-Key-Value.
  • Трансформер: кодировщик и декодировщик.
  • Онлайновый EM-алгоритм с многопроходным локализованным E-шагом.

Моделирование сегментированного текста

Презентация: (PDF, 2,1 МБ) — обновление 21.11.2024. Видеозапись

Позиционный регуляризатор в ARTM.

  • Гипотеза о сегментной структуре текста.
  • Регуляризация и пост-обработка Е-шага. Формулы М-шага.
  • Примеры регуляризаторов Е-шага. Разреживание распределения p(t|d,w). Сглаживание тематики слов по контексту.

Тематические модели предложений.

  • Тематическая модель предложений senLDA.
  • Модель коротких сообщений Twitter-LDA.
  • Сегментоиды. Лексические цепочки.

Тематическая сегментация текста.

  • Метод TopicTiling. Критерии определения границ сегментов.
  • Критерии качества сегментации.
  • Оптимизация параметров модели TopicTiling.

Мультимодальные тематические модели

Презентация: (PDF, 2,7 МБ) — обновление 06.12.2023. Видеозапись

Мультиязычные тематические модели.

  • Параллельные и сравнимые коллекции.
  • Регуляризаторы для учёта двуязычных словарей.
  • Кросс-язычный информационный поиск.

Трёхматричные модели.

  • Модели трёхматричных разложений. Понятие порождающей модальности.
  • Автор-тематическая модель (author-topic model).
  • Модель для выделения поведений объектов в видеопотоке.

Тематические модели транзакционных данных.

  • Примеры транзакционных данных в рекомендательных системах, социальных и рекламных сетях.
  • Гиперграфовая модель ARTM. Теорема о необходимом условии максимума регуляризованного правдоподобия.
  • Транзакционные данные в рекомендательных системах. Симметризованная гиперграфовая модель ARTM.
  • Анализ транзакционных данных для выявления паттернов экономического поведения клиентов банка. Видео.
  • Анализ банковских транзакционных данных для выявления видов деятельности компаний.

Анализ зависимостей

Презентация: (PDF, 1,7 МБ) — обновление 06.12.2023. Видеозапись

Зависимости, корреляции, связи.

  • Тематические модели классификации и регрессии.
  • Модель коррелированных тем CTM (Correlated Topic Model).
  • Регуляризаторы гиперссылок и цитирования. Выявление тематических влияний в научных публикациях.

Время и пространство.

  • Регуляризаторы времени.
  • Обнаружение и отслеживание тем.
  • Гео-пространственные модели.

Социальные сети.

  • Сфокусированный поиск в социальных медиа (пример: поиск этно-релевантного контента).
  • Выявление тематических сообществ. Регуляризаторы для направленных и ненаправленных связей.
  • Регуляризаторы для выявления социальных ролей пользователей.

Именование и суммаризация тем

Презентация: (PDF, 4,3 МБ) — обновление 04.05.2024. Видеозапись

Методы суммаризации текстов.

  • Задачи автоматической суммаризации текстов. Подходы к суммаризации: extractive и abstractive.
  • Оценивание и отбор предложений для суммаризации. Релаксационный метод для многокритериальной дискретной оптимизации.
  • Тематическая модель предложений для суммаризации.
  • Критерии качества суммаризации. Метрики ROUGE, BLUE.

Автоматическое именование тем (topic labeling).

  • Формирование названий-кандидатов.
  • Релевантность, покрытие, различность.
  • Оценивание качества именования тем.

Задача суммаризации темы

  • Задача ранжирования документов
  • Задача фильтрации репрезентативных релевантных фраз.
  • Задача генерации связного текста

Проект «Тематизатор»

Презентация: (PDF, 6,2 МБ) — обновление 21.09.2023. Видеозапись

Визуализация тематических моделей

  • Концепция distant reading.
  • Карты знаний, иерархии, взаимосвязи, динамика, сегментация.
  • Спектр тем.
  • Визуализация матричного разложения.

Примеры прикладных задач

  • Поиск этно-релевантных тем в социальных сетях.
  • Анализ программ развития российских вузов.
  • Поиск и рубрикация научных статей на 100 языках.
  • Проекты Школы Прикладного Анализа Данных.

Анализ требований к «Тематизатору»

  • Функциональные требования.
  • Требования к интерпретируемости.
  • Основной пользовательский сценарий: Загрузка, Предобработка, Моделирование, Визуализация, Коррекция.
  • Этапизация работ.

Отчетность по курсу

Условием сдачи курса является выполнение индивидуальных практических заданий.

Рекомендуемая структура отчёта об исследовании:

  • Постановка задачи: неформальное описание, ДНК (дано–найти–критерий), структура данных
  • Описание простого решения baseline
  • Описание основного решения и его вариантов
  • Описание набора данных и методики экспериментов
  • Результаты экспериментов по подбору гиперпараметров основного решения
  • Результаты экспериментов по сравнению основного решения с baseline
  • Примеры визуализации модели
  • Выводы: что работает, что не работает, инсайты
  • Ссылка на код

Примеры отчётов:

Литература

  1. Воронцов К. В. Вероятностное тематическое моделирование: теория регуляризации ARTM и библиотека с открытым кодом BigARTM. 2023.
  2. Hamed Jelodar, Yongli Wang, Chi Yuan, Xia Feng. Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Topic modeling: models, applications, a survey. 2017.
  3. Hofmann T. Probabilistic latent semantic indexing // Proceedings of the 22nd annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. — New York, NY, USA: ACM, 1999. — Pp. 50–57.
  4. Blei D. M., Ng A. Y., Jordan M. I. Latent Dirichlet allocation // Journal of Machine Learning Research. — 2003. — Vol. 3. — Pp. 993–1022.
  5. Asuncion A., Welling M., Smyth P., Teh Y. W. On smoothing and inference for topic models // Proceedings of the International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. — 2009.

Ссылки

Материалы для первого ознакомления:

Подстраницы

Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2017
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2018Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2019, ВМКВероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2020
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2021
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%92%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8_%28%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B9%2C_%D0%9A.%D0%92.%D0%92%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%BD%D1%86%D0%BE%D0%B2%29»
Личные инструменты