Bab lan Paragraf[Singidaken][Tampilake]
Aku yakin sampeyan wis krungu babagan intelijen buatan, uga tembung kaya machine learning lan natural language processing (NLP).
Utamane yen sampeyan kerja ing perusahaan sing ngurus atusan, yen ora ewonan, kontak klien saben dina.
Analisis data postingan media sosial, email, chatting, balesan survey sing mbukak, lan sumber liyane dudu proses sing gampang, lan dadi luwih angel nalika dipasrahake mung kanggo wong.
Mulane akeh wong sing antusias babagan potensi Kacerdhasan gawéyan kanggo karya saben dina lan kanggo perusahaan.
Analisis teks sing didhukung AI nggunakake macem-macem pendekatan utawa algoritma kanggo napsirake basa sacara organik, salah sijine yaiku analisis topik, sing digunakake kanggo nemokake subyek kanthi otomatis saka teks.
Bisnis bisa nggunakake model analisis topik kanggo nransfer proyek gampang menyang mesin tinimbang overburden buruh karo kakehan data.
Coba sepira wektu tim sampeyan bisa ngirit lan nyawisake pakaryan sing luwih penting yen komputer bisa nyaring dhaptar survey pelanggan utawa masalah dhukungan sing ora ana pungkasan saben esuk.
Ing pandhuan iki, kita bakal nliti pemodelan topik, macem-macem metode pemodelan topik, lan entuk pengalaman langsung.
Apa Modeling Topik?
Pemodelan topik minangka jinis pertambangan teks sing statistik sing ora diawasi lan diawasi learning machine teknik digunakake kanggo ndeteksi tren ing korpus utawa volume signifikan teks unstructured.
Bisa njupuk koleksi dokumen sing akeh banget lan nggunakake metode mirip kanggo ngatur tembung dadi klompok istilah lan nemokake subyek.
Kayane rada rumit lan angel, mula ayo gampangake prosedur modeling subyek!
Mikir sampeyan lagi maca koran karo pesawat highlighters colored ing tangan.
Apa ora kuna?
Aku éling sing dina iki, sawetara wong maca koran ing print; kabeh iku digital, lan highlighters bab sasi! Dianggep bapak utawa ibumu!
Dadi, nalika maca koran, sampeyan nyorot istilah penting.
Siji maneh asumsi!
Sampeyan nggunakake warna sing beda kanggo nandheske tembung kunci saka macem-macem tema. Sampeyan nggolongake tembung kunci gumantung saka warna lan topik sing kasedhiya.
Saben kumpulan tembung sing ditandhani kanthi warna tartamtu minangka dhaptar tembung kunci kanggo topik tartamtu. Jumlah macem-macem warna sing sampeyan pilih nuduhake jumlah tema.
Iki minangka modeling topik sing paling dhasar. Iki mbantu ngerteni, organisasi, lan ringkesan koleksi teks gedhe.
Nanging, elinga yen dadi efektif, model topik otomatis mbutuhake akeh konten. Yen sampeyan duwe kertas cendhak, sampeyan bisa uga pengin sekolah lawas lan nggunakake highlighters!
Iku uga migunani kanggo nglampahi sawetara wektu kanggo ngerti data. Iki bakal menehi sampeyan pangerten dhasar babagan model topik sing kudu ditemokake.
Contone, buku harian kasebut bisa uga babagan hubungan saiki lan sadurunge. Mangkono, aku ngarep-arep kanca robot pertambangan teks bisa nggawe ide sing padha.
Iki bisa mbantu sampeyan nganalisa kualitas subjek sing wis sampeyan kenal lan, yen perlu, ngapiki set tembung kunci.
Komponen Modeling Topik
Model probabilistik
Variabel acak lan distribusi probabilitas digabungake menyang perwakilan saka acara utawa fenomena ing model probabilistik.
Model deterministik nyedhiyakake kesimpulan potensial siji kanggo acara, dene model probabilistik nyedhiyakake distribusi probabilitas minangka solusi.
Model kasebut nganggep kasunyatan manawa kita arang duwe kawruh lengkap babagan kahanan. Ana meh tansah unsur randomness kanggo nimbang.
Contone, asuransi jiwa adhedhasar kasunyatan manawa kita ngerti yen kita bakal mati, nanging ora ngerti kapan. Model kasebut bisa uga sebagian deterministik, sebagian acak, utawa kabeh acak.
Informasional Retrieval
Information retrieval (IR) minangka program piranti lunak sing ngatur, nyimpen, njupuk, lan ngevaluasi informasi saka repositori dokumen, utamane informasi teks.
Teknologi mbantu pangguna nemokake informasi sing dibutuhake, nanging ora menehi jawaban kanthi jelas kanggo pitakon. Iki menehi kabar babagan ngarsane lan lokasi makalah sing bisa menehi informasi sing dibutuhake.
Dokumen sing relevan yaiku sing cocog karo kabutuhan pangguna. Sistem IR tanpa cacat mung bakal ngasilake dokumen sing dipilih.
Koherensi Topik
Koherensi Topik ngetung topik siji kanthi ngitung tingkat persamaan semantik antarane istilah-istilah sing nduweni skor dhuwur. Metrik iki mbantu mbedakake antarane subyek sing bisa diinterpretasikake sacara semantik lan topik sing minangka artefak inferensi statistik.
Yen klompok pratelan utawa fakta ndhukung saben liyane, padha diarani koheren.
Akibaté, kumpulan fakta sing kohesif bisa dimangerteni ing konteks sing nyakup kabeh utawa mayoritas fakta. "Game kasebut minangka olahraga tim," "game kasebut dimainake nganggo bal," lan "game kasebut mbutuhake gaweyan fisik sing luar biasa" kabeh minangka conto saka set fakta sing kohesif.
Beda Metode Pemodelan Topik
Prosedur kritis iki bisa ditindakake kanthi macem-macem algoritma utawa metodologi. Ing antarane yaiku:
- Alokasi Dirichlet Laten (LDA)
- Faktorisasi Matriks Non Negatif (NMF)
- Analisis Semantik Laten (LSA)
- Analisis Semantik Laten Probabilistik (pLSA)
Alokasi Dirichlet Laten (LDA)
Kanggo ndeteksi hubungan antarane pirang-pirang teks ing korpus, konsep statistik lan grafis saka Alokasi Dirichlet Laten digunakake.
Nggunakake pendekatan Variational Exception Maximization (VEM), perkiraan kemungkinan paling gedhe saka korpus lengkap teks bisa digayuh.
Cara tradisional, sawetara tembung paling ndhuwur saka tas tembung dipilih.
Nanging, ukara kasebut ora ana gunane.
Miturut teknik iki, saben teks bakal diwakili dening distribusi probabilistik subyek, lan saben topik kanthi distribusi probabilistik tembung.
Faktorisasi Matriks Non Negatif (NMF)
Matriks kanthi Faktorisasi Nilai Non-Negatif minangka pendekatan ekstraksi fitur sing canggih.
Yen ana akeh kuwalitas lan atribut sing ora jelas utawa ora bisa diprediksi, NMF migunani. NMF bisa ngasilake pola, subyek, utawa tema sing signifikan kanthi nggabungake karakteristik.
NMF ngasilake saben fitur minangka kombinasi linear saka set atribut asli.
Saben fitur ngemot set koefisien sing makili pentinge saben atribut ing fitur kasebut. Saben atribut numerik lan saben nilai saben atribut kategori nduweni koefisien dhewe-dhewe.
Kabeh koefisien positif.
Analisis Semantik Laten
Cara sinau liyane sing ora diawasi digunakake kanggo ngekstrak asosiasi antarane tembung ing sakumpulan dokumen yaiku analisis semantik laten.
Iki mbantu kita milih dokumen sing cocog. Fungsi utamane yaiku nyuda dimensi saka korpus data teks sing gedhe banget.
Data sing ora perlu iki dadi gangguan latar mburi kanggo entuk wawasan sing dibutuhake saka data kasebut.
Analisis Semantik Laten Probabilistik (pLSA)
Analisis semantik laten probabilistik (PLSA), kadhangkala dikenal minangka indeksasi semantik laten probabilistik (PLSI, utamane ing bunderan golek informasi), minangka pendekatan statistik kanggo nganalisis data rong mode lan kedadeyan bebarengan.
Nyatane, padha karo analisis semantik laten, saka ngendi PLSA muncul, perwakilan dimensi rendah saka variabel sing diamati bisa diturunake saka segi afinitas karo variabel sing didhelikake tartamtu.
Hands-on karo Topic Modeling ing Python
Saiki, aku bakal nuntun sampeyan babagan tugas pemodelan subjek karo Python programming language nggunakake conto donya nyata.
Aku bakal nggawe model artikel riset. Dataset sing bakal digunakake ing kene asale saka kaggle.com. Sampeyan bisa kanthi gampang entuk kabeh file sing digunakake ing karya iki saka iki Kaca.
Ayo miwiti Pemodelan Topik nggunakake Python kanthi ngimpor kabeh perpustakaan penting:
Langkah ing ngisor iki yaiku maca kabeh set data sing bakal digunakake ing tugas iki:
Analisis Data Eksplorasi
EDA (Analisis Data Eksplorasi) minangka metode statistik sing nggunakake unsur visual. Iki nggunakake ringkesan statistik lan representasi grafis kanggo nemokake tren, pola, lan asumsi tes.
Aku bakal nindakake sawetara analisis data eksplorasi sadurunge miwiti modeling topik kanggo ndeleng apa ana pola utawa hubungan ing data:
Saiki kita bakal nemokake nilai null saka dataset test:
Saiki aku bakal ngrancang histogram lan boxplot kanggo mriksa hubungan antarane variabel.
Jumlah karakter ing Abstrak saka pesawat Sepur beda-beda gumantung nemen.
Ing sepur, kita duwe minimal 54 lan maksimal 4551 karakter. 1065 iku jumlah rata-rata karakter.
Set tes katon luwih menarik tinimbang set latihan amarga set tes duwe 46 karakter nalika set latihan duwe 2841.
Akibaté, set test nduweni rata-rata 1058 karakter, sing padha karo set latihan.
Cacahing tembung ing set pembelajaran padha karo cacahing aksara.
Paling ora 8 tembung lan maksimal 665 tembung sing diidini. Akibaté, cacahing tembung tengahan ana 153.
Minimal pitung tembung ing abstrak lan maksimal 452 tembung ing set tes dibutuhake.
Median, ing kasus iki, yaiku 153, sing padha karo median ing set latihan.
Nggunakake Tag kanggo Modeling Topik
Ana sawetara strategi modeling topik. Aku bakal nggunakake tag ing latihan iki; ayo goleki carane nindakake kanthi mriksa tag:
Aplikasi Pemodelan Topik
- Ringkesan teks bisa digunakake kanggo ngerteni topik dokumen utawa buku.
- Bisa digunakake kanggo mbusak bias calon saka biji ujian.
- Pemodelan topik bisa digunakake kanggo mbangun hubungan semantik antarane tembung ing model adhedhasar grafik.
- Bisa ningkatake layanan pelanggan kanthi ndeteksi lan nanggapi tembung kunci ing pitakon klien. Pelanggan bakal luwih percaya marang sampeyan amarga sampeyan wis menehi pitulungan sing dibutuhake ing wektu sing cocog lan tanpa nyebabake masalah. Akibaté, kasetyan klien mundhak dramatis, lan regane perusahaan mundhak.
kesimpulan
Pemodelan topik minangka jinis pemodelan statistik sing digunakake kanggo nemokake "subyek" abstrak sing ana ing koleksi teks.
Iku wangun saka model statistik digunakake ing learning machine lan pangolahan basa alami kanggo nemokake konsep abstrak sing ana ing sakumpulan teks.
Iki minangka metode pertambangan teks sing akeh digunakake kanggo nemokake pola semantik laten ing teks awak.
Ninggalake a Reply