टॉपिक मॉडलिंग के लिए TF-IDF
क्या टॉपिक मॉडलिंग के लिए TF-IDF का एकमात्र तरीका इस्तेमाल किया जा सकता है? (मुझे पता है कि एलडीए, एलएसए आदि जैसे बेहतर तरीके हैं)
मैं बस यह समझना चाहता हूं कि क्या टीएफ-आईडीएफ अकेले हमें टॉपिक मॉडलिंग में मदद कर सकता है। यदि हाँ, तो क्या कोई समझा सकता है कि यह सरल रूपरेखा कैसे काम करती है?
मैं टीएफ-आईडीएफ के आवेदन और क्षमताओं को टॉपिक मॉडलिंग के लिए एकमात्र विधि के रूप में समझना चाहता हूं। मुझे यह इंटरनेट में कहीं और नहीं मिला।
जवाब
औपचारिक रूप से विषय मॉडलिंग की समस्या एक क्लस्टरिंग समस्या है: पाठ दस्तावेज़ों का एक संग्रह दिया जाता है, उन दस्तावेज़ों को एक साथ समूह बनाता है जो शीर्ष रूप से समान होते हैं।
तो तकनीकी रूप से यह वास्तव में दस्तावेजों के TF-IDF प्रतिनिधित्व के साथ किया जा सकता है:
- सभी दस्तावेजों में वैश्विक शब्दावली एकत्र करें और हर शब्द के लिए आईडीएफ की गणना करें।
- प्रत्येक दस्तावेज़ को TF-IDF वेक्टर के रूप में सामान्य तरीके से प्रस्तुत करें: प्रत्येक शब्द के लिए, दस्तावेज़ (TF) में शब्द आवृत्ति प्राप्त करें, फिर इस शब्द (IDF) के लिए वैश्विक IDF से गुणा करें। ध्यान दें कि प्रत्येक वेक्टर को वैश्विक शब्दावली पर दस्तावेज़ का प्रतिनिधित्व करना चाहिए।
- दस्तावेजों के सदिश अभ्यावेदन पर किसी भी क्लस्टरिंग विधि का उपयोग करें: K- साधन , श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग , आदि।
ध्यान दें कि यह विधि विषय मॉडलिंग के लिए कला विधियों की स्थिति जितनी अच्छी होने की संभावना नहीं है।