విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
మీరు కృత్రిమ మేధస్సు, అలాగే మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) వంటి పదాల గురించి విన్నారని నేను ఖచ్చితంగా అనుకుంటున్నాను.
ప్రత్యేకించి మీరు ప్రతిరోజూ వందల సంఖ్యలో కాకపోయినా వేల సంఖ్యలో క్లయింట్ పరిచయాలను నిర్వహించే సంస్థ కోసం పని చేస్తే.
సోషల్ మీడియా పోస్టింగ్లు, ఇమెయిల్లు, చాట్లు, ఓపెన్-ఎండ్ సర్వే ప్రత్యుత్తరాలు మరియు ఇతర మూలాధారాల డేటా విశ్లేషణ సాధారణ ప్రక్రియ కాదు మరియు వ్యక్తులకు మాత్రమే అప్పగించినప్పుడు ఇది మరింత కష్టతరం అవుతుంది.
అందుకే చాలా మంది సంభావ్యత గురించి ఉత్సాహంగా ఉన్నారు కృత్రిమ మేధస్సు వారి రోజువారీ పని మరియు సంస్థల కోసం.
AI-శక్తితో కూడిన టెక్స్ట్ విశ్లేషణ భాషను సేంద్రీయంగా అర్థం చేసుకోవడానికి విస్తృత శ్రేణి విధానాలు లేదా అల్గారిథమ్లను ఉపయోగిస్తుంది, వాటిలో ఒకటి టాపిక్ విశ్లేషణ, ఇది పాఠాల నుండి విషయాలను స్వయంచాలకంగా కనుగొనడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
వ్యాపారాలు చాలా ఎక్కువ డేటాతో కార్మికులపై భారం పడకుండా మెషీన్లకు సులభమైన ఉద్యోగాలను బదిలీ చేయడానికి టాపిక్ విశ్లేషణ నమూనాలను ఉపయోగించవచ్చు.
ప్రతి ఉదయం కంప్యూటర్ అంతులేని కస్టమర్ సర్వేలు లేదా సపోర్ట్ సమస్యల ద్వారా ఫిల్టర్ చేయగలిగితే, మీ బృందం ఎంత సమయం ఆదా చేస్తుందో మరియు మరింత అవసరమైన పనికి కేటాయించవచ్చో పరిగణించండి.
ఈ గైడ్లో, మేము టాపిక్ మోడలింగ్, టాపిక్ మోడలింగ్ యొక్క విభిన్న పద్ధతులను పరిశీలిస్తాము మరియు దానితో కొంత అనుభవాన్ని పొందుతాము.
టాపిక్ మోడలింగ్ అంటే ఏమిటి?
టాపిక్ మోడలింగ్ అనేది ఒక రకమైన టెక్స్ట్ మైనింగ్, దీనిలో పర్యవేక్షించబడని మరియు పర్యవేక్షించబడే గణాంక యంత్ర అభ్యాసం టెక్నిక్లు కార్పస్లో ట్రెండ్లను లేదా నిర్మాణాత్మకంగా లేని టెక్స్ట్ యొక్క గణనీయమైన వాల్యూమ్ను గుర్తించడానికి ఉపయోగించబడతాయి.
ఇది మీ భారీ పత్రాల సేకరణను తీసుకోవచ్చు మరియు పదాలను నిబంధనల సమూహాలుగా అమర్చడానికి మరియు విషయాలను కనుగొనడానికి సారూప్య పద్ధతిని ఉపయోగించవచ్చు.
అది కొంచెం క్లిష్టంగా మరియు కష్టంగా అనిపిస్తుంది, కాబట్టి సబ్జెక్ట్ మోడలింగ్ విధానాన్ని సులభతరం చేద్దాం!
మీరు మీ చేతిలో రంగుల హైలైటర్ల సెట్తో వార్తాపత్రికను చదువుతున్నారని అనుకోండి.
అది పాతకాలం కాదా?
ఈ రోజుల్లో, కొంతమంది వార్తాపత్రికలను ప్రింట్లో చదువుతున్నారని నేను గ్రహించాను; ప్రతిదీ డిజిటల్, మరియు హైలైటర్లు గతానికి సంబంధించినవి! మీ నాన్నగానో, తల్లిగానో నటిస్తా!
కాబట్టి, మీరు వార్తాపత్రికను చదివినప్పుడు, మీరు ముఖ్యమైన నిబంధనలను హైలైట్ చేస్తారు.
మరో ఊహ!
మీరు వివిధ థీమ్ల కీలక పదాలను నొక్కి చెప్పడానికి వేరే రంగును ఉపయోగిస్తారు. అందించిన రంగు మరియు అంశాల ఆధారంగా మీరు కీలకపదాలను వర్గీకరిస్తారు.
నిర్దిష్ట రంగుతో గుర్తు పెట్టబడిన పదాల ప్రతి సేకరణ అనేది ఇచ్చిన అంశానికి సంబంధించిన కీలక పదాల జాబితా. మీరు ఎంచుకున్న వివిధ రంగుల మొత్తం థీమ్ల సంఖ్యను చూపుతుంది.
ఇది అత్యంత ప్రాథమిక టాపిక్ మోడలింగ్. ఇది పెద్ద వచన సేకరణల గ్రహణశక్తి, సంస్థ మరియు సారాంశంలో సహాయపడుతుంది.
అయితే, ప్రభావవంతంగా ఉండాలంటే, ఆటోమేటెడ్ టాపిక్ మోడల్లకు చాలా కంటెంట్ అవసరమని గుర్తుంచుకోండి. మీకు చిన్న పేపర్ ఉంటే, మీరు పాత పాఠశాలకు వెళ్లి హైలైటర్లను ఉపయోగించాలనుకోవచ్చు!
డేటాను తెలుసుకోవడానికి కొంత సమయం కేటాయించడం కూడా ప్రయోజనకరం. ఇది టాపిక్ మోడల్లో ఏమి కనుగొనాలనే దాని గురించి మీకు ప్రాథమిక అవగాహనను ఇస్తుంది.
ఉదాహరణకు, ఆ డైరీ మీ ప్రస్తుత మరియు మునుపటి సంబంధాల గురించి కావచ్చు. అందువల్ల, నా టెక్స్ట్ మైనింగ్ రోబోట్-బడ్డీ ఇలాంటి ఆలోచనలతో రావాలని నేను ఎదురు చూస్తున్నాను.
ఇది మీరు గుర్తించిన సబ్జెక్ట్ల నాణ్యతను మెరుగ్గా విశ్లేషించడంలో మీకు సహాయపడుతుంది మరియు అవసరమైతే, కీవర్డ్ సెట్లను సర్దుబాటు చేస్తుంది.
టాపిక్ మోడలింగ్ యొక్క భాగాలు
ప్రాబబిలిస్టిక్ మోడల్
యాదృచ్ఛిక వేరియబుల్స్ మరియు సంభావ్యత పంపిణీలు సంభావ్య నమూనాలలో ఈవెంట్ లేదా దృగ్విషయం యొక్క ప్రాతినిధ్యంలో చేర్చబడ్డాయి.
ఒక నిర్ణయాత్మక నమూనా ఒక ఈవెంట్కు ఒకే సంభావ్య ముగింపును అందిస్తుంది, అయితే సంభావ్యత నమూనా ఒక సంభావ్యత పంపిణీని పరిష్కారంగా అందిస్తుంది.
ఈ నమూనాలు మనకు చాలా అరుదుగా పరిస్థితి గురించి పూర్తి జ్ఞానం కలిగి ఉన్న వాస్తవాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకుంటాయి. పరిగణించవలసిన యాదృచ్ఛికత యొక్క మూలకం దాదాపు ఎల్లప్పుడూ ఉంటుంది.
ఉదాహరణకు, జీవిత బీమా అనేది మనం చనిపోతామని మనకు తెలుసు, కానీ ఎప్పుడు మనకు తెలియదు అనే వాస్తవికతపై అంచనా వేయబడుతుంది. ఈ నమూనాలు పాక్షికంగా నిర్ణయాత్మకంగా, పాక్షికంగా యాదృచ్ఛికంగా లేదా పూర్తిగా యాదృచ్ఛికంగా ఉండవచ్చు.
సమాచార పునరుద్ధరణ
ఇన్ఫర్మేషన్ రిట్రీవల్ (IR) అనేది డాక్యుమెంట్ రిపోజిటరీల నుండి సమాచారాన్ని నిర్వహించడం, నిల్వ చేయడం, తిరిగి పొందడం మరియు మూల్యాంకనం చేసే సాఫ్ట్వేర్ ప్రోగ్రామ్.
సాంకేతికత వినియోగదారులకు అవసరమైన సమాచారాన్ని కనుగొనడంలో సహాయపడుతుంది, అయితే ఇది వారి విచారణలకు సమాధానాలను స్పష్టంగా అందించదు. ఇది అవసరమైన సమాచారాన్ని అందించే కాగితాల ఉనికి మరియు స్థానం గురించి తెలియజేస్తుంది.
సంబంధిత పత్రాలు వినియోగదారు అవసరాలను తీర్చేవి. తప్పులు లేని IR సిస్టమ్ ఎంచుకున్న పత్రాలను మాత్రమే అందిస్తుంది.
అంశం పొందిక
టాపిక్ కోహెరెన్స్ టాపిక్ యొక్క అధిక స్కోరింగ్ నిబంధనల మధ్య అర్థ సారూప్యత స్థాయిని గణించడం ద్వారా ఒకే అంశాన్ని స్కోర్ చేస్తుంది. ఈ కొలమానాలు అర్థపరంగా అన్వయించదగిన అంశాలు మరియు గణాంక అనుమితి కళాఖండాల మధ్య తేడాను గుర్తించడంలో సహాయపడతాయి.
క్లెయిమ్లు లేదా వాస్తవాల సమూహం ఒకదానికొకటి మద్దతునిస్తే, అవి పొందికగా ఉంటాయి.
తత్ఫలితంగా, అన్ని లేదా మెజారిటీ వాస్తవాలను కలిగి ఉన్న సందర్భంలో ఒక సమన్వయ వాస్తవ సమితిని అర్థం చేసుకోవచ్చు. "ఆట ఒక జట్టు క్రీడ," "ఆటను బంతితో ఆడతారు," మరియు "ఆటకు విపరీతమైన శారీరక శ్రమ అవసరం" ఇవన్నీ బంధన వాస్తవాల సెట్లకు ఉదాహరణలు.
టాపిక్ మోడలింగ్ యొక్క విభిన్న పద్ధతులు
ఈ క్లిష్టమైన ప్రక్రియ వివిధ అల్గారిథమ్లు లేదా మెథడాలజీల ద్వారా నిర్వహించబడుతుంది. వాటిలో:
- గుప్త డిరిచ్లెట్ కేటాయింపు (LDA)
- నాన్ నెగెటివ్ మ్యాట్రిక్స్ ఫ్యాక్టరైజేషన్ (NMF)
- గుప్త అర్థ విశ్లేషణ (LSA)
- ప్రాబబిలిస్టిక్ లాటెంట్ సెమాంటిక్ అనాలిసిస్(pLSA)
గుప్త డిరిచ్లెట్ కేటాయింపు(LDA)
కార్పస్లోని బహుళ పాఠాల మధ్య సంబంధాలను గుర్తించడానికి, లాటెంట్ డిరిచ్లెట్ కేటాయింపు యొక్క గణాంక మరియు గ్రాఫికల్ భావన ఉపయోగించబడుతుంది.
వేరియేషనల్ ఎక్సెప్షన్ మాగ్జిమైజేషన్ (VEM) విధానాన్ని ఉపయోగించి, టెక్స్ట్ యొక్క పూర్తి కార్పస్ నుండి అతిపెద్ద సంభావ్యత అంచనా సాధించబడుతుంది.
సాంప్రదాయకంగా, పదాల సంచి నుండి కొన్ని అగ్ర పదాలు ఎంపిక చేయబడతాయి.
అయితే, వాక్యం పూర్తిగా అర్థరహితం.
ఈ సాంకేతికత ప్రకారం, ప్రతి వచనం సబ్జెక్ట్ల సంభావ్య పంపిణీ ద్వారా మరియు ప్రతి అంశం పదాల సంభావ్య పంపిణీ ద్వారా సూచించబడుతుంది.
నాన్ నెగటివ్ మ్యాట్రిక్స్ ఫ్యాక్టరైజేషన్ (NMF)
నాన్-నెగటివ్ వాల్యూస్ ఫ్యాక్టరైజేషన్తో కూడిన మ్యాట్రిక్స్ అనేది అత్యాధునిక ఫీచర్ వెలికితీత విధానం.
అనేక లక్షణాలు మరియు లక్షణాలు అస్పష్టంగా లేదా పేలవమైన అంచనాను కలిగి ఉన్నప్పుడు, NMF ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది. NMF లక్షణాలను కలపడం ద్వారా ముఖ్యమైన నమూనాలు, విషయాలను లేదా థీమ్లను రూపొందించవచ్చు.
NMF ప్రతి లక్షణాన్ని అసలైన అట్రిబ్యూట్ సెట్ యొక్క లీనియర్ కలయికగా రూపొందిస్తుంది.
ప్రతి లక్షణం లక్షణంపై ప్రతి లక్షణం యొక్క ప్రాముఖ్యతను సూచించే గుణకాల సమితిని కలిగి ఉంటుంది. ప్రతి సంఖ్యా లక్షణం మరియు ప్రతి వర్గం లక్షణం యొక్క ప్రతి విలువ దాని స్వంత గుణకం కలిగి ఉంటుంది.
అన్ని గుణకాలు సానుకూలంగా ఉంటాయి.
గుప్త సెమాంటిక్ విశ్లేషణ
ఇది పత్రాల సమితిలోని పదాల మధ్య అనుబంధాలను వెలికితీసేందుకు ఉపయోగించే మరొక పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస పద్ధతి గుప్త అర్థ విశ్లేషణ.
ఇది సరైన పత్రాలను ఎంచుకోవడానికి మాకు సహాయపడుతుంది. టెక్స్ట్ డేటా యొక్క అపారమైన కార్పస్ యొక్క పరిమాణాన్ని తగ్గించడం దీని ప్రాథమిక విధి.
ఈ అనవసరమైన డేటా డేటా నుండి అవసరమైన అంతర్దృష్టులను పొందడంలో నేపథ్య శబ్దం వలె పనిచేస్తుంది.
ప్రాబబిలిస్టిక్ లాటెంట్ సెమాంటిక్ అనాలిసిస్(pLSA)
ప్రాబబిలిస్టిక్ లాటెంట్ సెమాంటిక్ అనాలిసిస్ (PLSA), కొన్నిసార్లు ప్రాబబిలిస్టిక్ లాటెంట్ సెమాంటిక్ ఇండెక్సింగ్ (PLSI, ముఖ్యంగా ఇన్ఫర్మేషన్ రిట్రీవల్ సర్కిల్లలో) అని పిలుస్తారు, ఇది రెండు-మోడ్ మరియు సహ-సంఘటన డేటాను విశ్లేషించడానికి ఒక గణాంక విధానం.
వాస్తవానికి, PLSA ఉద్భవించిన గుప్త అర్థ విశ్లేషణ మాదిరిగానే, గమనించిన వేరియబుల్స్ యొక్క తక్కువ-డైమెన్షనల్ ప్రాతినిధ్యాన్ని నిర్దిష్ట దాచిన వేరియబుల్స్తో వాటి అనుబంధం పరంగా పొందవచ్చు.
పైథాన్లో టాపిక్ మోడలింగ్తో హ్యాండ్-ఆన్
ఇప్పుడు, నేను పైథాన్తో సబ్జెక్ట్ మోడలింగ్ అసైన్మెంట్ ద్వారా మిమ్మల్ని నడిపిస్తాను ప్రోగ్రామింగ్ భాష వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణను ఉపయోగించడం.
నేను పరిశోధన వ్యాసాలను మోడలింగ్ చేస్తాను. నేను ఇక్కడ ఉపయోగించబోయే డేటాసెట్ kaggle.com నుండి వచ్చింది. నేను ఈ పనిలో ఉపయోగిస్తున్న అన్ని ఫైల్లను మీరు దీని నుండి సులభంగా పొందవచ్చు పేజీ.
అవసరమైన అన్ని లైబ్రరీలను దిగుమతి చేసుకోవడం ద్వారా పైథాన్ని ఉపయోగించి టాపిక్ మోడలింగ్ని ప్రారంభిద్దాం:
ఈ టాస్క్లో నేను ఉపయోగించబోయే అన్ని డేటాసెట్లను చదవడం క్రింది దశ:
అన్వేషణాత్మక డేటా విశ్లేషణ
EDA (ఎక్స్ప్లోరేటరీ డేటా అనాలిసిస్) అనేది దృశ్యమాన అంశాలను ఉపయోగించే గణాంక పద్ధతి. ఇది ట్రెండ్లు, నమూనాలు మరియు పరీక్ష అంచనాలను కనుగొనడానికి గణాంక సారాంశాలు మరియు గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్యాలను ఉపయోగిస్తుంది.
నేను టాపిక్ మోడలింగ్ని ప్రారంభించే ముందు డేటాలో ఏవైనా నమూనాలు లేదా సంబంధాలు ఉన్నాయో లేదో తెలుసుకోవడానికి నేను కొన్ని పరిశోధనాత్మక డేటా విశ్లేషణ చేస్తాను:
ఇప్పుడు మనం పరీక్ష డేటాసెట్ యొక్క శూన్య విలువలను కనుగొంటాము:
ఇప్పుడు నేను వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాన్ని తనిఖీ చేయడానికి హిస్టోగ్రామ్ మరియు బాక్స్ప్లాట్ను ప్లాట్ చేస్తాను.
రైలు సెట్లోని అబ్స్ట్రాక్ట్లలోని అక్షరాల మొత్తం చాలా తేడా ఉంటుంది.
రైలులో, మాకు కనిష్టంగా 54 మరియు గరిష్టంగా 4551 అక్షరాలు ఉంటాయి. 1065 అనేది అక్షరాల సగటు మొత్తం.
టెస్ట్ సెట్లో 46 అక్షరాలు ఉండగా, శిక్షణా సెట్లో 2841 అక్షరాలు ఉన్నందున శిక్షణ సెట్ కంటే టెస్ట్ సెట్ మరింత ఆసక్తికరంగా కనిపిస్తుంది.
ఫలితంగా, పరీక్ష సెట్లో 1058 అక్షరాల మధ్యస్థం ఉంది, ఇది శిక్షణా సమితికి సమానంగా ఉంటుంది.
లెర్నింగ్ సెట్లోని పదాల సంఖ్య అక్షరాల సంఖ్యకు సమానమైన నమూనాను అనుసరిస్తుంది.
కనిష్టంగా 8 పదాలు మరియు గరిష్టంగా 665 పదాలు అనుమతించబడతాయి. ఫలితంగా, మధ్యస్థ పదాల సంఖ్య 153.
అబ్స్ట్రాక్ట్లో కనీసం ఏడు పదాలు మరియు టెస్ట్ సెట్లో గరిష్టంగా 452 పదాలు అవసరం.
మధ్యస్థం, ఈ సందర్భంలో, 153, ఇది శిక్షణా సెట్లోని మధ్యస్థానికి సమానంగా ఉంటుంది.
టాపిక్ మోడలింగ్ కోసం ట్యాగ్లను ఉపయోగించడం
అనేక టాపిక్ మోడలింగ్ వ్యూహాలు ఉన్నాయి. నేను ఈ వ్యాయామంలో ట్యాగ్లను ఉపయోగిస్తాను; ట్యాగ్లను పరిశీలించడం ద్వారా అలా ఎలా చేయాలో చూద్దాం:
టాపిక్ మోడలింగ్ యొక్క అప్లికేషన్లు
- పత్రం లేదా పుస్తకం యొక్క అంశాన్ని గుర్తించడానికి టెక్స్ట్ సారాంశాన్ని ఉపయోగించవచ్చు.
- పరీక్ష స్కోరింగ్ నుండి అభ్యర్థి పక్షపాతాన్ని తొలగించడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది.
- గ్రాఫ్-ఆధారిత నమూనాలలో పదాల మధ్య అర్థ సంబంధాలను నిర్మించడానికి టాపిక్ మోడలింగ్ ఉపయోగించవచ్చు.
- క్లయింట్ విచారణలో కీలక పదాలను గుర్తించడం మరియు వాటికి ప్రతిస్పందించడం ద్వారా ఇది కస్టమర్ సేవను మెరుగుపరుస్తుంది. తగిన సమయంలో మరియు వారికి ఎలాంటి ఇబ్బంది కలగకుండా మీరు వారికి అవసరమైన సహాయాన్ని అందించినందున కస్టమర్లు మీపై మరింత విశ్వాసాన్ని కలిగి ఉంటారు. ఫలితంగా, క్లయింట్ లాయల్టీ నాటకీయంగా పెరుగుతుంది మరియు కంపెనీ విలువ పెరుగుతుంది.
ముగింపు
టాపిక్ మోడలింగ్ అనేది టెక్స్ట్ల సేకరణలో ఉన్న నైరూప్య “విషయాలను” వెలికితీసేందుకు ఉపయోగించే ఒక విధమైన గణాంక నమూనా.
ఇది ఉపయోగించిన గణాంక నమూనా యొక్క ఒక రూపం యంత్ర అభ్యాసం మరియు టెక్స్ట్ల సెట్లో ఉన్న నైరూప్య భావనలను వెలికితీసేందుకు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్.
ఇది బాడీ టెక్స్ట్లో గుప్త అర్థ నమూనాలను కనుగొనడానికి విస్తృతంగా ఉపయోగించే టెక్స్ట్ మైనింగ్ పద్ధతి.
సమాధానం ఇవ్వూ