Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(Об отчётах, 3 последние лекции 2019) |
м |
||
| Строка 236: | Строка 236: | ||
* [[Media:ikonnikova18ptm.pdf|Мария Иконникова, 2018]] | * [[Media:ikonnikova18ptm.pdf|Мария Иконникова, 2018]] | ||
| - | <!--- | + | =Литература= |
| + | |||
| + | # ''Воронцов К. В.'' [[Media:voron17survey-artm.pdf|Обзор вероятностных тематических моделей]]. 2019. | ||
| + | # ''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.'' Лекции по тематическому моделированию. [[Media:Voron-2013-ptm.pdf|Voron-2013-ptm.pdf]]. | ||
| + | |||
| + | '''Дополнительная литература''' | ||
| + | |||
| + | # Воронцов К. В., Потапенко А. А. [http://jmlda.org/papers/doc/2013/no6/Vorontsov2013TopicModeling.pdf Модификации EM-алгоритма для вероятностного тематического моделирования] // Машинное обучение и анализ данных. — 2013. — T. 1, № 6. — С. 657–686. | ||
| + | # 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. | ||
| + | # 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. | ||
| + | # 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. | ||
| + | # 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. | ||
| + | # 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. | ||
| + | # 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 = | ||
| + | * [[Тематическое моделирование]] | ||
| + | * [[Аддитивная регуляризация тематических моделей]] | ||
| + | * [[Коллекции документов для тематического моделирования]] | ||
| + | * [[BigARTM]] | ||
| + | * [http://www.youtube.com/watch?v=vSzsuq7uHPE Видеозапись лекции на ТМШ, 19 июня 2015] | ||
| + | * ''Воронцов К.В.'' [[Media:voron-2014-task-PTM.pdf|Практическое задание по тематическому моделированию, 2014.]] | ||
| + | |||
| + | = Подстраницы = | ||
| + | {{Служебная:Prefixindex/Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/}} | ||
| + | |||
| + | [[Категория:Учебные курсы]] | ||
| + | |||
| + | |||
| + | <!--------------------------------------------------- | ||
== Анализ разнородных данных == | == Анализ разнородных данных == | ||
| Строка 305: | Строка 346: | ||
* Тематическая модель текста и изображений. Задача аннотирования изображений. | * Тематическая модель текста и изображений. Задача аннотирования изображений. | ||
--> | --> | ||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
Версия 06:33, 25 апреля 2019
Спецкурс читается студентам 2—5 курсов на кафедре «Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ с 2013 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.
Материалы для первого ознакомления:
- Тематический анализ больших данных. Краткое популярное введение в BigARTM.
- Разведочный информационный поиск. Видеолекция на ПостНауке.
- Тематическое моделирование. FAQ на ПостНауке, совместно с Корпоративным университетом Сбербанка.
- Тематическое моделирование на пути к разведочному информационному поиску. Лекция на DataFest3, 10 сентября 2016. Видеозапись.
Основной материал:
- Воронцов К. В. Вероятностное тематическое моделирование: обзор моделей и аддитивная регуляризация. — обновление 05.02.2019.
Программа курса
Условием сдачи спецкурса является выполнение индивидуальных практических заданий.
Введение
Презентация: (PDF, 1,7 МБ) — обновление 14.02.2019.
Цели и задачи тематического моделирования.
- Понятие «темы», цели и задачи тематического моделирования.
- Вероятностные модели порождения текста.
- EM-алгоритм и его элементарная интерпретация. Формула Байеса и частотные оценки условных вероятностей.
- Принцип максимума правдоподобия.
Аддитивная регуляризация тематических моделей.
- Понятие некорректно поставленной задачи по Адамару. Регуляризация.
- Теорема о необходимом условии максимума регуляризованного правдоподобия для ARTM. Условия Каруша–Куна–Таккера.
- Классические тематические модели PLSA и LDA как частные случаи ARTM.
- Мультимодальные тематические модели.
Библиотека BigARTM.
- Рациональный ЕМ-алгоритм (встраивание Е-шага внутрь М-шага).
- Оффлайновый регуляризованный EM-алгоритм.
- Онлайновый регуляризованный EM-алгоритм. Распараллеливание.
- Проект с открытым кодом BigARTM.
Аддитивная регуляризация тематических моделей
Презентация: (PDF, 1,6 МБ) — обновление 14.02.2019.
Часто используемые регуляризаторы.
- Регуляризаторы сглаживания и разреживания.
- Регуляризатор декоррелирования.
- Регуляризатор отбора тем.
Внутренние метрики качества модели.
- Правдоподобие и перплексия.
- Интерпретируемость и когерентность.
- Разреженность и различность.
Эксперименты с регуляризаторами.
- Сглаживание, разреживание, декоррелирование.
- Существует ли оптимальное число тем?
- Семантическая однородность тем.
Обзор базовых инструментов
Александр Романенко, Мурат Апишев. Презентация: (zip, 0,6 МБ) — обновление 17.02.2017.
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.
Тематические иерархии и разведочный информационный поиск
Презентация: (PDF, 4,5 МБ) — обновление 21.03.2019.
Разведочный информационный поиск
- Концепция разведочного поиска.
- Концепция distant reading и идеи визуализации.
- Сценарии использования разведочного поиска.
Иерархические тематические модели.
- Визуализация тематических иерархий.
- Метод нисходящего послойного построения иерархии.
- Спектр тем.
Эксперименты с тематическим поиском.
- Методика измерения качества поиска.
- Тематическая модель для документного поиска.
- Оптимизация гиперпараметров.
Модель LDA и ЕМ-алгоритм
Презентация: (PDF, 1,5 МБ) — обновление 21.03.2019.
Классические модели PLSA, LDA.
- Модель PLSA.
- Модель LDA. Максимизация апостериорной вероятности для модели LDA.
- Начала байесовского подхода. Распределение Дирихле и его свойства. Сопряжённость с мультиномиальным распределением.
Общий EM-алгоритм.
- EM-алгоритм для максимизации неполного правдоподобия. Сходимость в слабом смысле.
- Регуляризованный EM-алгоритм.
- Альтернативный вывод формул ARTM.
Эксперименты с PLSA и LDA.
- Неустойчивость на синтетических данных.
- Неустойчивость на реальных данных.
- Переобучение и робастность.
Байесовское обучение тематических моделей
Презентация: (PDF, 1,5 МБ) — обновление 21.03.2019.
Вариационный байесовский вывод.
- Основная теорема вариационного байесовского вывода.
- Вариационный байесовский вывод для модели LDA.
- VB ЕМ-алгоритм для модели LDA.
Сэмплирование Гиббса.
- Основная теорема о сэмплировании Гиббса.
- Сэмплирование Гиббса для модели LDA.
- GS ЕМ-алгоритм для модели LDA.
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.
Дополнительный материал:
- Потапенко А. А. Байесовское обучение тематических моделей. 2016.
Мультимодальные тематические модели
Презентация: (PDF, 1,4 МБ) — обновление 28.03.2019.
Мультиязычные тематические модели.
- Параллельные и сравнимые коллекции.
- Регуляризаторы для учёта двуязычных словарей.
- Кросс-язычный информационный поиск.
Трёхматричные и гиперграфовые 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.
- Анализ транзакционных данных для выявления паттернов экономического поведения клиентов банка. Видео.
- Анализ банковских транзакционных данных для выявления видов деятельности компаний.
Тематические модели совстречаемости слов
Презентация: (PDF, 1,9 МБ) — обновление 13.04.2019.
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. Нейросетевой синтаксический анализатор SyntaxNet.
- 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.
- Понятие когерентности (согласованности). Экспериментально установленная связь когерентности и интерпретируемости.
- Регуляризаторы когерентности.
Дополнительный материал:
- Потапенко А. А. Векторные представления слов и документов. DataFest'4. Видео.
Тематическая сегментация
Презентация: (PDF, 2,4 МБ) — обновление 25.04.2019.
Модели связного текста.
- Тематическая модель предложений и модель коротких сообщений Twitter-LDA.
- Контекстная документная кластеризация (CDC).
- Метод лексических цепочек.
Тематическая сегментация.
- Метод TopicTiling. Критерии определения границ сегментов.
- Критерии качества сегментации. Оптимизация параметров модели TopicTiling.
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.
Анализ зависимостей
Презентация: (PDF, 1,9 МБ) — обновление 25.04.2019.
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.
Визуализация и суммаризация тем
Презентация: (PDF, 6,2 МБ) — обновление 25.04.2019.
Средства визуализации тематических моделей.
- Визуализация матричного разложения.
- Визуализация кластерных структур, динамики, иерархий, сегментации.
- Проект VisARTM.
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.
Отчетность по курсу
Структура отчёта об исследовании по индивидуальному заданию:
- 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
- Воронцов К. В. Обзор вероятностных тематических моделей. 2019.
- Hamed Jelodar, Yongli Wang, Chi Yuan, Xia Feng. 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. Мультимодальные тематические модели для разведочного поиска в коллективном блоге // Машинное обучение и анализ данных. 2016. T.2. №2. С.173-186.
Ссылки
- Тематическое моделирование
- Аддитивная регуляризация тематических моделей
- Коллекции документов для тематического моделирования
- BigARTM
- Видеозапись лекции на ТМШ, 19 июня 2015
- Воронцов К.В. Практическое задание по тематическому моделированию, 2014.
Подстраницы
| Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015 | Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016 | Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2017 |
| Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2018 | Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2019, ВМК | Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2020 |
| Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2021 |
