Gensim - Criando Modelo de Tópico LDA
Este capítulo o ajudará a aprender como criar um modelo de tópico de alocação de Dirichlet latente (LDA) no Gensim.
Extração automática de informações sobre tópicos de grande volume de textos em uma das principais aplicações de PNL (processamento de linguagem natural). Um grande volume de textos pode ser alimentado por avaliações de hotéis, tweets, postagens no Facebook, feeds de qualquer outro canal de mídia social, avaliações de filmes, notícias, feedbacks de usuários, e-mails etc.
Nesta era digital, saber do que as pessoas / clientes estão falando, entender suas opiniões e seus problemas pode ser muito valioso para empresas, campanhas políticas e administradores. Mas é possível ler manualmente esses grandes volumes de texto e extrair as informações dos tópicos?
Não, não é. Ele requer um algoritmo automático que pode ler esse grande volume de documentos de texto e extrair automaticamente as informações / tópicos discutidos a partir deles.
Papel da LDA
A abordagem do LDA para a modelagem de tópicos é classificar o texto em um documento para um tópico específico. Modelado como distribuições Dirichlet, compilações LDA -
- Um tópico por modelo de documento e
- Palavras por modelo de tópico
Depois de fornecer o algoritmo de modelo de tópico LDA, a fim de obter uma boa composição de distribuição de tópico-palavra-chave, ele reorganiza -
- As distribuições de tópicos dentro do documento e
- Distribuição de palavras-chave dentro dos tópicos
Durante o processamento, algumas das suposições feitas pela LDA são -
- Cada documento é modelado como distribuições multi-nominais de tópicos.
- Cada tópico é modelado como distribuições multi-nominais de palavras.
- Deveríamos ter que escolher o corpus correto de dados porque LDA assume que cada pedaço de texto contém as palavras relacionadas.
- O LDA também assume que os documentos são produzidos a partir de uma mistura de tópicos.
Implementação com Gensim
Aqui, vamos usar LDA (Latent Dirichlet Allocation) para extrair os tópicos naturalmente discutidos do conjunto de dados.
Carregando conjunto de dados
O conjunto de dados que vamos usar é o conjunto de dados de ’20 Newsgroups’tendo milhares de artigos de notícias de várias seções de uma reportagem. Está disponível emSklearnconjuntos de dados. Podemos fazer download facilmente com a ajuda do seguinte script Python -
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train')Vejamos alguns exemplos de notícias com a ajuda do seguinte script -
newsgroups_train.data[:4]["From: [email protected] (where's my thing)\nSubject:
WHAT car is this!?\nNntp-Posting-Host: rac3.wam.umd.edu\nOrganization:
University of Maryland, College Park\nLines:
15\n\n I was wondering if anyone out there could enlighten me on this car
I saw\nthe other day. It was a 2-door sports car, looked to be from the
late 60s/\nearly 70s. It was called a Bricklin. The doors were really small.
In addition,\nthe front bumper was separate from the rest of the body.
This is \nall I know. If anyone can tellme a model name,
engine specs, years\nof production, where this car is made, history, or
whatever info you\nhave on this funky looking car, please e-mail.\n\nThanks,
\n- IL\n ---- brought to you by your neighborhood Lerxst ----\n\n\n\n\n",
"From: [email protected] (Guy Kuo)\nSubject: SI Clock Poll - Final
Call\nSummary: Final call for SI clock reports\nKeywords:
SI,acceleration,clock,upgrade\nArticle-I.D.: shelley.1qvfo9INNc3s\nOrganization:
University of Washington\nLines: 11\nNNTP-Posting-Host: carson.u.washington.edu\n\nA
fair number of brave souls who upgraded their SI clock oscillator have\nshared their
experiences for this poll. Please send a brief message detailing\nyour experiences with
the procedure. Top speed attained, CPU rated speed,\nadd on cards and adapters, heat
sinks, hour of usage per day, floppy disk\nfunctionality with 800 and 1.4 m floppies
are especially requested.\n\nI will be summarizing in the next two days, so please add
to the network\nknowledge base if you have done the clock upgrade and haven't answered
this\npoll. Thanks.\n\nGuy Kuo <;[email protected]>\n",
'From: [email protected] (Thomas E Willis)\nSubject:
PB questions...\nOrganization: Purdue University Engineering
Computer Network\nDistribution: usa\nLines: 36\n\nwell folks,
my mac plus finally gave up the ghost this weekend after\nstarting
life as a 512k way back in 1985. sooo, i\'m in the market for
a\nnew machine a bit sooner than i intended to be...\n\ni\'m looking
into picking up a powerbook 160 or maybe 180 and have a bunch\nof
questions that (hopefully) somebody can answer:\n\n* does anybody
know any dirt on when the next round of powerbook\nintroductions
are expected? i\'d heard the 185c was supposed to make an\nappearence
"this summer" but haven\'t heard anymore on it - and since i\ndon\'t
have access to macleak, i was wondering if anybody out there had\nmore
info...\n\n* has anybody heard rumors about price drops to the powerbook
line like the\nones the duo\'s just went through recently?\n\n* what\'s
the impression of the display on the 180? i could probably swing\na 180
if i got the 80Mb disk rather than the 120, but i don\'t really have\na
feel for how much "better" the display is (yea, it looks great in the\nstore,
but is that all "wow" or is it really that good?). could i solicit\nsome
opinions of people who use the 160 and 180 day-to-day on if its
worth\ntaking the disk size and money hit to get the active display?
(i realize\nthis is a real subjective question, but i\'ve only played around
with the\nmachines in a computer store breifly and figured the opinions
of somebody\nwho actually uses the machine daily might prove helpful).\n\n*
how well does hellcats perform? ;)\n\nthanks a bunch in advance for any info -
if you could email, i\'ll post a\nsummary (news reading time is at a premium
with finals just around the\ncorner... :
( )\n--\nTom Willis \\ [email protected] \\ Purdue Electrical
Engineering\n---------------------------------------------------------------------------\
n"Convictions are more dangerous enemies of truth than lies." - F. W.\nNietzsche\n',
'From: jgreen@amber (Joe Green)\nSubject: Re: Weitek P9000 ?\nOrganization:
Harris Computer Systems Division\nLines: 14\nDistribution: world\nNNTP-Posting-Host:
amber.ssd.csd.harris.com\nX-Newsreader: TIN [version 1.1 PL9]\n\nRobert
J.C. Kyanko ([email protected]) wrote:\n >[email protected] writes in article
<[email protected] >:\n> > Anyone know about the
Weitek P9000 graphics chip?\n > As far as the low-level stuff goes, it looks
pretty nice. It\'s got this\n> quadrilateral fill command that requires just
the four points.\n\nDo you have Weitek\'s address/phone number? I\'d like to get
some information\nabout this chip.\n\n--\nJoe Green\t\t\t\tHarris
Corporation\[email protected]\t\t\tComputer Systems Division\n"The only
thing that really scares me is a person with no sense of humor.
"\n\t\t\t\t\t\t-- Jonathan Winters\n']Pré-requisito
Precisamos de Stopwords da NLTK e do modelo em inglês da Scapy. Ambos podem ser baixados da seguinte forma -
import nltk;
nltk.download('stopwords')
nlp = spacy.load('en_core_web_md', disable=['parser', 'ner'])Importando Pacotes Necessários
Para construir o modelo LDA, precisamos importar o seguinte pacote necessário -
import re
import numpy as np
import pandas as pd
from pprint import pprint
import gensim
import gensim.corpora as corpora
from gensim.utils import simple_preprocess
from gensim.models import CoherenceModel
import spacy
import pyLDAvis
import pyLDAvis.gensim
import matplotlib.pyplot as pltPreparando palavras irrelevantes
Agora, precisamos importar as palavras irrelevantes e usá-las -
from nltk.corpus import stopwords
stop_words = stopwords.words('english')
stop_words.extend(['from', 'subject', 're', 'edu', 'use'])Limpe o texto
Agora, com a ajuda de Gensim's simple_preprocess()precisamos tokenizar cada frase em uma lista de palavras. Devemos também remover as pontuações e caracteres desnecessários. Para fazer isso, vamos criar uma função chamadasent_to_words() -
def sent_to_words(sentences):
for sentence in sentences:
yield(gensim.utils.simple_preprocess(str(sentence), deacc=True))
data_words = list(sent_to_words(data))Construindo modelos de bigramas e trigramas
Como sabemos, bigrams são duas palavras que ocorrem frequentemente juntas no documento e trigrama são três palavras que ocorrem frequentemente juntas no documento. Com a ajuda de Gensim'sPhrases modelo, podemos fazer isso -
bigram = gensim.models.Phrases(data_words, min_count=5, threshold=100)
trigram = gensim.models.Phrases(bigram[data_words], threshold=100)
bigram_mod = gensim.models.phrases.Phraser(bigram)
trigram_mod = gensim.models.phrases.Phraser(trigram)Filtrar palavras irrelevantes
Em seguida, precisamos filtrar as palavras irrelevantes. Junto com isso, também criaremos funções para fazer bigramas, trigramas e para lematização -
def remove_stopwords(texts):
return [[word for word in simple_preprocess(str(doc))
if word not in stop_words] for doc in texts]
def make_bigrams(texts):
return [bigram_mod[doc] for doc in texts]
def make_trigrams(texts):
return [trigram_mod[bigram_mod[doc]] for doc in texts]
def lemmatization(texts, allowed_postags=['NOUN', 'ADJ', 'VERB', 'ADV']):
texts_out = []
for sent in texts:
doc = nlp(" ".join(sent))
texts_out.append([token.lemma_ for token in doc if token.pos_ in allowed_postags])
return texts_outConstruindo Dicionário e Corpus para Modelo de Tópico
Agora precisamos construir o dicionário e corpus. Fizemos isso nos exemplos anteriores também -
id2word = corpora.Dictionary(data_lemmatized)
texts = data_lemmatized
corpus = [id2word.doc2bow(text) for text in texts]Construindo Modelo de Tópico LDA
Já implementamos tudo o que é necessário para treinar o modelo LDA. Agora é a hora de construir o modelo de tópico do LDA. Para o nosso exemplo de implementação, isso pode ser feito com a ajuda da seguinte linha de códigos -
lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(
corpus=corpus, id2word=id2word, num_topics=20, random_state=100,
update_every=1, chunksize=100, passes=10, alpha='auto', per_word_topics=True
)Exemplo de Implementação
Vamos ver o exemplo de implementação completo para construir o modelo de tópico LDA -
import re
import numpy as np
import pandas as pd
from pprint import pprint
import gensim
import gensim.corpora as corpora
from gensim.utils import simple_preprocess
from gensim.models import CoherenceModel
import spacy
import pyLDAvis
import pyLDAvis.gensim
import matplotlib.pyplot as plt
from nltk.corpus import stopwords
stop_words = stopwords.words('english')
stop_words.extend(['from', 'subject', 're', 'edu', 'use'])
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train')
data = newsgroups_train.data
data = [re.sub('\S*@\S*\s?', '', sent) for sent in data]
data = [re.sub('\s+', ' ', sent) for sent in data]
data = [re.sub("\'", "", sent) for sent in data]
print(data_words[:4]) #it will print the data after prepared for stopwords
bigram = gensim.models.Phrases(data_words, min_count=5, threshold=100)
trigram = gensim.models.Phrases(bigram[data_words], threshold=100)
bigram_mod = gensim.models.phrases.Phraser(bigram)
trigram_mod = gensim.models.phrases.Phraser(trigram)
def remove_stopwords(texts):
return [[word for word in simple_preprocess(str(doc))
if word not in stop_words] for doc in texts]
def make_bigrams(texts):
return [bigram_mod[doc] for doc in texts]
def make_trigrams(texts):
[trigram_mod[bigram_mod[doc]] for doc in texts]
def lemmatization(texts, allowed_postags=['NOUN', 'ADJ', 'VERB', 'ADV']):
texts_out = []
for sent in texts:
doc = nlp(" ".join(sent))
texts_out.append([token.lemma_ for token in doc if token.pos_ in allowed_postags])
return texts_out
data_words_nostops = remove_stopwords(data_words)
data_words_bigrams = make_bigrams(data_words_nostops)
nlp = spacy.load('en_core_web_md', disable=['parser', 'ner'])
data_lemmatized = lemmatization(data_words_bigrams, allowed_postags=[
'NOUN', 'ADJ', 'VERB', 'ADV'
])
print(data_lemmatized[:4]) #it will print the lemmatized data.
id2word = corpora.Dictionary(data_lemmatized)
texts = data_lemmatized
corpus = [id2word.doc2bow(text) for text in texts]
print(corpus[:4]) #it will print the corpus we created above.
[[(id2word[id], freq) for id, freq in cp] for cp in corpus[:4]]
#it will print the words with their frequencies.
lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(
corpus=corpus, id2word=id2word, num_topics=20, random_state=100,
update_every=1, chunksize=100, passes=10, alpha='auto', per_word_topics=True
)Agora podemos usar o modelo LDA criado acima para obter os tópicos, para calcular a perplexidade do modelo.