Коллекции документов для тематического моделирования

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м (См. также)
(См. также)
 
Строка 80: Строка 80:
* [[Аддитивная регуляризация тематических моделей]]
* [[Аддитивная регуляризация тематических моделей]]
* [[BigARTM]]
* [[BigARTM]]
-
* ''Воронцов К. В.'' [[Media:voron17survey-artm.pdf|Обзор вероятностных тематических моделей]]. 2019.
+
* ''Воронцов К. В.'' [[Media:voron17survey-artm.pdf|Вероятностное тематическое моделирование: теория, модели, алгоритмы и проект BigARTM]]. 2020.
* Лекция по латентному размещению Дирихле в рамках спецкурса [[bmmo|БММО]] [[Media:BMMO11_14.pdf|(PDF, 480 КБ)]].
* Лекция по латентному размещению Дирихле в рамках спецкурса [[bmmo|БММО]] [[Media:BMMO11_14.pdf|(PDF, 480 КБ)]].

Текущая версия

Содержание

Коллекции текстовых документов для экспериментов по тематическому моделированию.

Коллекция RuDis

Документы представляют собой коллекцию авторефератов диссертаций на русском языке.

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

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

Элементами словаря являются отдельные слова (словосочетания не выделялись).

Длина словаря: 20211 слов.

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

Разделение на обучающую выборку и контрольную — случайное.

Формат данных: заголовок коллекции содержит две строки:

число документов
число слов в словаре

далее для каждого документа в файле записано по три строки:

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

Файлы: Архив RAR, 4.5 MБ

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

Статьи: [1]

Коллекция NIPS

Документы представляют собой статьи конференции NIPS на английском языке.

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

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

Элементами словаря являются отдельные слова (словосочетания не выделялись).

Длина словаря: 13649 слов.

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

Разделение на обучающую выборку и контрольную — случайное.

Формат данных: тот же, что для коллекции RuDis

Файлы: Архив RAR, 1.5 MБ

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

Матрицы Φ и Θ

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

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

Файлы:

Статьи: [1]

Литература


См. также

Личные инструменты