Моделювання тем з BERTopic - javascript.org.ua

У сучасному світі, де дані грають важливу роль, текстові дані оточують нас скрізь — від відгуків клієнтів до публікацій у соціальних мережах, статей та іншого. Але як видобути корисні інсайти з цього величезного масиву неструктурованої інформації? Тут на допомогу приходить моделювання тем, метод безконтрольного навчання, який організовує текстові дані за темами, спрощуючи інтерпретацію великих наборів даних.

У цьому дописі ми розглянемо BERTopic, потужний інструмент для моделювання тем, і покажемо, як використовувати його для виявлення прихованих інсайтів у ваших текстових даних.

Що таке BERTopic?

BERTopic — це бібліотека для моделювання тем на Python, яка використовує передові векторні уявлення для виявлення кластерів схожого контенту в текстових даних. На відміну від традиційних методів, таких як Latent Dirichlet Allocation (LDA), BERTopic використовує векторні уявлення на основі трансформерів (наприклад, BERT, RoBERTa), щоб захопити семантичне значення тексту, що дозволяє знаходити більш когерентні та змістовні теми.

Чому варто використовувати BERTopic?

Семантична багатозначність: Завдяки використанню векторних уявлень на основі трансформерів, BERTopic розуміє контекст слів так, як це не можуть традиційні моделі.
Динамічна візуалізація: BERTopic надає багаті візуалізації, що полегшують вивчення та інтерпретацію тем.
Легкість у використанні: Бібліотека зручна для новачків і добре інтегрується в робочі процеси Python.
Гнучкість: Ви можете налаштувати векторні уявлення, алгоритми кластеризації та представлення тем для своїх конкретних потреб.

Як почати працювати з BERTopic?

1. Встановіть BERTopic

Спочатку встановіть BERTopic та всі необхідні залежності:

pip install bertopic

2. Завантажте ваш набір даних

Припустимо, у вас є набір даних відгуків клієнтів. Для демонстрації використаємо невеликий зразок даних.

reviews = [  
 "Якість продукту відмінна, а доставка була швидкою.",  
 "Обслуговування клієнтів було жахливим і непомічним.",  
 "Мені подобається стильний дизайн і зручність цього продукту.",  
 "Доставка затягнулася, але товар був добре упакований.",  
 "Чудова ціна для такого продукту! Куплю знову.",  
 "Мав проблему з товаром, але підтримка швидко її вирішила."  
]

3. Навчання моделі BERTopic

BERTopic дозволяє швидко створити та навчити модель:

from bertopic import BERTopic  

# Ініціалізуємо модель BERTopic  
topic_model = BERTopic()  

# Навчаємо модель на ваших текстових даних  
topics, probs = topic_model.fit_transform(reviews)

Тут:

topics містить тему, призначену кожному документу.
probs надає ймовірність того, що кожен документ належить до своєї призначеної теми.

4. Дослідження тем

Використовуйте вбудовані інструменти BERTopic для отримання підсумку тем:

# Вивести інформацію про знайдені теми  
print(topic_model.get_topic_info())

Вивід буде містити список тем разом із їх розмірами та ключовими словами. Наприклад:

Topic Count Name  
0 -1 1 Outliers  
1 0 4 product, quality, delivery  
2 1 2 customer, service, unhelpful

5. Візуалізація тем

Візуалізації — одна з основних особливостей BERTopic:

# Візуалізуємо розподіли тем  
topic_model.visualize_topics()

Ви отримаєте інтерактивну діаграму, що показує зв'язки між темами, що допоможе краще зрозуміти ваші дані.

Розширені можливості

Користувацькі векторні уявлення: Використовуйте свої власні векторні уявлення для специфічних даних.
Зменшення кількості тем: Об’єднуйте схожі теми для уточнення моделі:

topic_model.reduce_topics(reviews, nr_topics=2)

3.
Динамічні теми з часом (Dynamic Topics Over Time): Аналізуйте, як теми еволюціонують із часовими даними.

topic_model.visualize_barchart(top_n_topics=5)

Використання BERTopic

Аналіз відгуків клієнтів: Виявляйте повторювані теми в відгуках клієнтів для вдосконалення продуктів.
Моніторинг соціальних мереж: Визначайте тренди та настрої користувачів з твітів або постів.
Категоризація контенту: Організовуйте великі колекції статей або документів у змістовні категорії.

Чому BERTopic замість традиційних методів?

Традиційні методи, такі як LDA, мають проблеми з захопленням контекстуального значення, що часто призводить до менш когерентних тем. BERTopic, використовуючи векторні уявлення на основі трансформерів, долає ці обмеження і надає більш багатий і точний опис тексту.

Наприклад, у той час як LDA може об’єднати "обслуговування клієнтів" і "якість продукту" в одну тему, BERTopic, завдяки своєму семантичному розумінню, може розрізняти їх залежно від контексту.

Висновок

BERTopic є справжнім проривом у моделюванні тем, поєднуючи передові методи NLP з простотою використання. Незалежно від того, чи аналізуєте ви відгуки клієнтів, чи досліджуєте наукові статті, BERTopic спрощує процес виявлення інсайтів з неструктурованих текстових даних.

Спробуйте BERTopic у вашому наступному проєкті, і ви побачите, наскільки потужним і інтуїтивно зрозумілим може бути моделювання тем. Успіхів у моделюванні!

Подальше читання

Навчання моделі на ваших текстових даних

topics, probs = topicmodel.fittransform(reviews)

Перекладено з: Topic Modeling with BERTopic