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

Материал из MachineLearning.

Содержание 1 Введение 2 Обзор задач и моделей 3 Латентное размещение Дирихле 4 Аддитивная регуляризация тематических моделей 5 Регуляризаторы I 6 Байесовские тематические модели 7 Регуляризаторы II 8 Мультимодальные тематические модели 9 Лингвистические тематические модели 10 Сегментация, аннотирование, суммаризация, именование тем 11 Инициализация, траектории регуляризации, адекватность модели 12 Обзор оценок качества тематических моделей 13 Литература 14 Ссылки 15 Подстраницы

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. 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.

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.

• Файл с описанием заданий: voron-2016-task-PTM.pdf

Введение

Презентация: (PDF, 0,6 МБ) — 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).
• 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

Презентация: (PDF, 8,3 МБ) — обновление 27.02.2016.

• Разновидности тематических моделей.
• Средства визуализации тематических моделей.
• Разведочный информационный поиск и требования к тематическим моделям.
• Задача поиска релевантных тем в социальных сетях.
• Применение тематического моделирования для информационного анализа электрокардиосигналов.
• Динамическая модель коллекции пресс-релизов.
• Проект BigARTM.
• Открытые проблемы и направления исследований.

Латентное размещение Дирихле

Презентация: (PDF, 1,9 МБ) — обновление 04.03.2016.

• Задача тематического моделирования как некорректно поставленная задача стохастического матричного разложения.
• Латентное размещение Дирихле (LDA). Некоторые свойства распределения Дирихле.
• Теорема о необходимом условии максимума апостериорной вероятности для LDA.
• 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

Презентация: (PDF, 1,7 МБ) — обновление 11.03.2016.

• Аддитивная регуляризация тематических моделей. Линейные композиции регуляризаторов.
• Теорема о необходимом условии максимума регуляризованного правдоподобия для ARTM.
• Мультимодальная ARTM. Виды модальностей и примеры прикладных задач.
• Теорема о необходимом условии максимума регуляризованного правдоподобия для мультимодальной ARTM.
• Оффлайновый регуляризованный EM-алгоритм.
• Онлайновый регуляризованный EM-алгоритм. Разделение коллекции на пакеты документов.
• Обзор возможностей библиотеки BigARTM. Установка, подготовка данных, создание модели, оценивание модели.

Литература:

• Потапенко А. А. Отчет по серии экспериментов с онлайновым алгоритмом. 2013.

Регуляризаторы I

Презентация: (PDF, Х,Х МБ) — обновление ХХ.ХХ.2016.

• Регуляризаторы сглаживания и разреживания. Частичное обучение как разновидность сглаживания.
• Разделение тем на предметные и фоновые. Автоматическое выделение стоп-слов.
• Регуляризатор декоррелирования тем.
• 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.
• Использование регуляризаторов и измерителей в BigARTM.
• Комбинирование регуляризаторов для решения практических задач в BigARTM.

Байесовские тематические модели

• EM-алгоритм.
• Вариационный байесовский вывод.
• Семплирование Гиббса.
• Как читать статьи по баейсовским моделям и строить эквивалентные ARTM-модели.

Регуляризаторы II

Презентация: (PDF, Х,Х МБ) — обновление ХХ.ХХ.2016.

• Регуляризаторы для регрессии и классификации на текстах.
• Регуляризатор CTM (Correlated Topic Model).
• Регуляризатор для учёта гиперссылок и цитирования. Выявление тематических влияний в научных публикациях.
• Регуляризаторы времени для темпоральных тематических моделей. Разреживание тем в каждый момент времени. Сглаживание темы как временного ряда. Эксперименты на коллекции пресс-релизов.
• Вывод M-шага для негладкого регуляризатора.
• Регуляризаторы геолокации для пространственных тематических моделей.
• Регуляризаторы для анализа социальных сетей и выделения тематических сообществ.

Мультимодальные тематические модели

Презентация: (PDF, Х,Х МБ) — обновление ХХ.ХХ.2016.

• Тематическая модель классификации. Пример: Технология информационного анализа электрокардиосигналов.
• Мультиязычные тематические модели. Параллельные и сравнимые коллекции. Регуляризаторы для учёта двуязычных словарей.
• Мультиграммные модели. Биграммы и битермы.
• Модели трёхматричных разложений. Понятие порождающей модальности.
• Автор-тематическая модель (author-topic model).
• Иерархические модели. Оценивание качества тематических иерархий.
• Тематическая модель текста и изображений. Задача аннотирования изображений.
• Модель для выделения поведений объектов в видеопотоке.
• Гиперграфовая модель. Примеры транзакционных данных в рекомендательных системах, социальных и рекламных сетях.
• Теорема о необходимом условии максимума регуляризованного правдоподобия для гиперграфовой ARTM.

Лингвистические тематические модели

Презентация: (PDF, Х,Х МБ) — обновление ХХ.ХХ.2016.

• Мультиграммные модели. Биграммная тематическая модель.
• Автоматическое извлечение терминов. Задача редукции словаря (vocabulary reduction). Словарные лингвистические ресурсы.
• Синтаксическая, статистическая и тематическая фильтрация фраз.
• Морфологический и микро-синтаксический анализ текста для первичной фильтрации фраз.
• Статистическая фильтрация фраз. Критерий коллокации CValue. Совмещение критериев TF-IDF и CValue.
• Тематическая фильтрация фраз.
• Методы оценивания качества фильтрации.
• Когерентность как мера интерпретируемости униграммных моделей. Регуляризатор когерентности.
• Векторная модель word2vec и её интерпретация как латентной модели с матричным разложением.
• Гибрид тематической модели и векторной модели word2vec.
• Связь word2vec с регуляризатором когерентности.
• Эксперименты с гибридной моделью W2V-TM.

Сегментация, аннотирование, суммаризация, именование тем

Презентация: (PDF, Х,Х МБ) — обновление ХХ.ХХ.2016.

• Позиционный регуляризатор в ARTM, вывод формул М-шага. Пост-обработка Е-шага. Разреживание распределения p(t|d,w).
• Интерпретация текста как пучка временных рядов. Задача разладки. Алгоритмы K-сегментации.
• Тематические модели сегментации (segmentation topic model).
• Тематические модели предложений (sentence topic model).
• Аннотирование документа. Выделение тематичных слов и фраз (предложений). Оценка ценности фразы.
• Суммаризация темы. Кластеризация и ранжирование тематичных фраз.
• Автоматическое именование темы (topic labeling).

Инициализация, траектории регуляризации, адекватность модели

Презентация: (PDF, Х,Х МБ) — обновление ХХ.ХХ.2016.

Инициализация.

• Случайная инициализация. Инициализация по документам.
• Контекстная документная кластеризация.
• Поиск якорных слов. Алгоритм Ароры.

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: (PDF, Х,Х МБ) — 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.

Оценивание интерпретируемости тем.

• Экспертное оценивание интерпретируемости. Асессорская разметка терминов и документов, релевантных теме.
• Метод интрузий.
• Радикальное улучшение интерпретируемости в n-граммных тематических моделях.

Устойчивость и полнота.

• Эксперименты по оцениванию устойчивости, интерпретируемости и полноты.
• Построение выпуклых оболочек тем и фильтрация зависимых тем в сериях тематических моделей.

Когерентность.

• Определение когерентности.
• Эксперименты, показывающие связь когерентности и интерпретируемости.
• Способы оценивания совместной встречаемости слов.

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.

Литература

Основная литература

1. Воронцов К.В. Тематическое моделирование в BigARTM: теория, алгоритмы, приложения. Voron-2015-BigARTM.pdf.
2. Воронцов К.В. Лекции по тематическому моделированию. Voron-2013-ptm.pdf.
3. Vorontsov K. V., Potapenko A. A. Additive Regularization of Topic Models // Machine Learning. Special Issue “Data Analysis and Intelligent Optimization with Applications”: Volume 101, Issue 1 (2015), Pp. 303-323. Русский перевод

Дополнительная литература

1. Воронцов К. В., Потапенко А. А. Модификации EM-алгоритма для вероятностного тематического моделирования // Машинное обучение и анализ данных. — 2013. — T. 1, № 6. — С. 657–686.
2. Воронцов К. В., Фрей А. И., Ромов П. А., Янина А. О., Суворова М. А., Апишев М. А. 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.
3. Маннинг К., Рагхаван П., Шютце Х. Введение в информационный поиск. — Вильямс, 2011.
4. 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.
5. Blei D. M., Ng A. Y., Jordan M. I. Latent Dirichlet allocation // Journal of Machine Learning Research. — 2003. — Vol. 3. — Pp. 993–1022.
6. 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.
7. 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.
8. 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.
9. 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.
10. Hoffman M. D., Blei D. M., Bach F. R. Online Learning for Latent Dirichlet Allocation // NIPS, 2010. Pp. 856–864.
11. 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.
12. Vorontsov K. V., Frei O. I., Apishev M. A., Romov P. A., Suvorova M. A., Yanina A. O. 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.
13. 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
• Видеозапись лекции на ТМШ, 19 июня 2015

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