使用 BerTopic 在 Python 中進行主題建模
譯文【51CTO.com快譯】通過主題建模，你可以收集非結構化數據集，分析文檔，并獲得相關和所需的信息，這些信息能幫你做出更好的決策。
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執行主題建模有不同的技術（如LDA），但是在本NLP教程中，你將學習如何使用Maarten Grootendorst開發的BerTopic技術。
什么是 BerTopic？
BerTopic是一種主題建模技術，它使用轉換器(BERT嵌入)和基于類的TF-IDF來創建密集集群。它還允許您輕松地解釋和可視化生成的主題。
BerTopic算法包含三個階段：
1.嵌入文本數據(文檔)：此步驟中，算法使用BERT提取文檔嵌入，也可以使用其他任何嵌入技術。
默認情況下，它使用下面的句子轉換器
- “ paraphrase-MiniLM-L6-v2” - 這是一個基于英語 BERT 的模型，專門針對語義相似性任務進行訓練。
- “ paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 ” - 這與第一個類似，一個主要區別是 xlm 模型適用于 50 多種語言。
2.Cluster文檔：使用UMAP降低嵌入的維數，使用HDBSCAN技術聚類減少嵌入并創建語義相似文檔的聚類。
3.創建主題表示：利用基于類的TF-IDF進行主題提取和精簡，提高最大邊緣關聯詞的一致性。
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如何安裝 BerTopic
可以通過 pip 安裝軟件包：
pip install bertopic
如果你對可視化選項感興趣，你需要按照如下方式安裝它們。
pip install bertopic[visualization]
BerTopic支持不同的轉換器和語言后端，你可以使用它們來創建模型。你可以根據下面可用的選項安裝一個。
- pip install bertopic[天賦]
- pip install bertopic[gensim]
- pip install bertopic[spacy]
- pip install bertopic[使用]
庫
我們將使用以下庫來幫助我們加載數據并從BerTopic創建模型。
#import packages
import pandas as pd
import numpy as np
from bertopic import BERTopic
步驟1：加載數據
在本NLP教程中，我們將使用2020年東京奧運會推文，目標是創建一個模型，該模型可以根據推文的主題自動分類。
#load data
import pandas as pd
df = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/data/tokyo_2020_tweets.csv", engine='python')
# select only 6000 tweets
dfdf = df[0:6000]
注：出于計算原因，我們只選擇了6000條推文。
步驟2：創建模型
要使用BERTopic創建模型，需要將推文作為列表加載，然后將其傳遞給fit_transform方法。這個方法將做以下工作：
- 在推文集合上擬合模型；
- 生成話題；
- 返回帶有主題的推文。
# create model
model = BERTopic(verbose=True)
#convert to list
docs = df.text.to_list()
topics, probabilities = model.fit_transform(docs)
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步驟3：選擇高級主題
訓練模型后，可以按降序訪問主題的大小。
model.get_topic_freq().head(11)
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注：Topic -1是最大的，它指的是沒有分配給生成的任何主題的離群推文。在本例中，我們將忽略Topic -1。
步驟4：選擇一個主題
你可以選擇一個特定的主題，并得到該主題的前n個單詞和他們的c-TF-IDF分數。
model.get_topic(6)
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對于這個選定的話題，常用詞是瑞典，目標，羅爾夫，瑞典人，目標，足球。很明顯，這個話題的重點是“瑞典隊的足球”。
步驟5：主題建?？梢暬?/h3>
BerTopic允許您以非常類似于LDAvis的方式可視化生成的主題。這會讓你對主題的質量有更多的了解。在本文中，我們將介紹三種可視化主題的方法。
可視化的話題
visualize_topics方法可以幫助您可視化生成的主題及其大小和相應的單詞。視覺化的靈感來自于LDavis。
model.visualize_topics()
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可視化術語
visualize_barchart方法將通過創建c-TF-IDF分數的條形圖來顯示選定的幾個主題術語。然后，您可以比較彼此的主題表示，并從生成的主題中獲得更多的見解。
model.visualize_barchart()
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上面的圖表中，你可以看到話題4的熱門詞是proud, thank, cheer4india, cheer和congrats。
可視化主題相似性
你還可以可視化某些主題之間的相似程度。要可視化熱圖，只需調用。
model.visualize_heatmap()
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在上圖中，你可以看到topic 93與topic 102相似，相似度為0.933。
主題減少
有時您可能會生成過多或過少的主題，BerTopic為您提供了一種選擇，以不同的方式控制這種行為。
(a)你可以通過設置參數nr_topics來設置你想要的主題數量。BerTopic將找到類似的主題并合并它們。
model = BERTopic(nr_topics=20)
在上面的代碼中，將要生成的主題的數量是20。
(b)另一種選擇是自動減少專題的數目。要使用這個選項，你需要在訓練模型之前將"nr_topics"設置為"auto"。
model = BERTopic(nr_topics="auto")
(c)最后一種選擇是減少模型訓練后的主題數量。這是一個很好的選擇，如果重新培訓模型將花費許多小時。
new_topics, new_probs = model.reduce_topics(docs, topics, probabilities, nr_topics=15)
在上面的示例中，在訓練模型之后，您將主題的數量減少到15個。
步驟6：做出預測
要預測新文檔的主題，需要在轉換方法上添加一個(或多個)新實例。
topics, probs = model.transform(new_docs)
步驟7：保存模型
你以使用save方法保存訓練過的模型。
model.save("my_topics_model")步驟8：加載模型
你可以使用load方法來加載模型。
BerTopic_model = BERTopic.load("my_topics_model")最后
在創建模型時，BerTopic提供了許多特性。例如，如果您有一個特定語言的數據集(默認情況下，它支持英語模型)，您可以通過在配置模型時設置語言參數來選擇語言。
model = BERTopic(language="German")
注意：請選擇其嵌入模型存在的語言。
如果你的文檔中混合了多種語言，你可以設置language="multilingual"以支持超過50種語言。
【51CTO譯稿，合作站點轉載請注明原文譯者和出處為51CTO.com】
