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File metadata and controls

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lda_news

模型名称 lda_news
类别 文本-主题模型
网络 LDA
数据集 百度自建新闻领域数据集
是否支持Fine-tuning 否
模型大小 19MB
最新更新日期 2021-02-26
数据指标 -

一、模型基本信息

  • 模型介绍

    • 主题模型(Topic Model)是以无监督学习的方式对文档的隐含语义结构进行聚类的统计模型，其中LDA(Latent Dirichlet Allocation)算法是主题模型的一种。LDA根据对词的共现信息的分析，拟合出词-文档-主题的分布，从而将词、文本映射到一个语义空间中。


      更多详情请参考LDA论文。

二、安装

三、模型API预测

  • 1、预测代码示例

import paddlehub as hub

lda_news = hub.Module(name="lda_news")
jsd, hd = lda_news.cal_doc_distance(doc_text1="今天的天气如何，适合出去游玩吗", doc_text2="感觉今天的天气不错，可以出去玩一玩了")
# jsd = 0.003109, hd = 0.0573171

lda_sim = lda_news.cal_query_doc_similarity(query='百度搜索引擎', document='百度是全球最大的中文搜索引擎、致力于让网民更便捷地获取信息，找到所求。百度超过千亿的中文网页数据库，可以瞬间找到相关的搜索结果。')
# LDA similarity = 0.06826

results = lda_news.cal_doc_keywords_similarity('百度是全球最大的中文搜索引擎、致力于让网民更便捷地获取信息，找到所求。百度超过千亿的中文网页数据库，可以瞬间找到相关的搜索结果。')
# [{'word': '百度', 'similarity': 0.12943492762349573},
#  {'word': '信息', 'similarity': 0.06139783578769882},
#  {'word': '找到', 'similarity': 0.055296603463188265},
#  {'word': '搜索', 'similarity': 0.04270794098349327},
#  {'word': '全球', 'similarity': 0.03773627056367886},
#  {'word': '超过', 'similarity': 0.03478658388202199},
#  {'word': '相关', 'similarity': 0.026295857219683725},
#  {'word': '获取', 'similarity': 0.021313585287833996},
#  {'word': '中文', 'similarity': 0.020187103312009513},
#  {'word': '搜索引擎', 'similarity': 0.007092890537169911}]

results = lda_news.infer_doc_topic_distribution("最近有学者新出了一篇论文，关于自然语言处理的，可厉害了")
# [{'topic id': 216, 'distribution': 0.5222222222222223},
#  {'topic id': 1789, 'distribution': 0.18888888888888888},
#  {'topic id': 98, 'distribution': 0.1111111111111111},
#  {'topic id': 805, 'distribution': 0.044444444444444446},
#  {'topic id': 56, 'distribution': 0.03333333333333333}, ...]

keywords = lda_news.show_topic_keywords(topic_id=216)
# {'研究': 0.1753955534055716,
#  '学术': 0.13158917246453747,
#  '论文': 0.1178632702247961,
#  '课题': 0.057840811145163484,
#  '发表': 0.05614630212471184,
#  '成果': 0.03587086607950555,
#  '期刊': 0.030608728068521086,
#  '科研': 0.0216061375112729,
#  '学者': 0.017739360125774,
#  '科学': 0.015553720885167896}

  • 2、API

    • cal_doc_distance(doc_text1, doc_text2)

      • 用于计算两个输入文档之间的距离，包括Jensen-Shannon divergence(JS散度)、Hellinger Distance(海林格距离)。

      • 参数

        • doc_text1(str): 输入的第一个文档。
        • doc_text2(str): 输入的第二个文档。

      • 返回

    • cal_doc_keywords_similarity(document, top_k=10)

      • 用于查找输入文档的前k个关键词及对应的与原文档的相似度。

      • 参数

        • document(str): 输入文档。
        • top_k(int): 查找输入文档的前k个关键词。

      • 返回

        • results(list): 包含每个关键词以及对应的与原文档的相似度。其中，list的基本元素为dict，dict的key为关键词，value为对应的与原文档的相似度。
    • cal_query_doc_similarity(query, document)

      • 用于计算短文档与长文档之间的相似度。

      • 参数

      • query(str): 输入的短文档。

      • document(str): 输入的长文档。

      • 返回

      • lda_sim(float): 返回短文档与长文档之间的相似度。

    • infer_doc_topic_distribution(document)

      • 用于推理出文档的主题分布。

        • 参数

          • document(str): 输入文档。

        • 返回

          • results(list): 包含主题分布下各个主题ID和对应的概率分布。其中，list的基本元素为dict，dict的key为主题ID，value为各个主题ID对应的概率。
    • show_topic_keywords(topic_id, k=10)

      • 用于展示出每个主题下对应的关键词，可配合推理主题分布的API使用。

        • 参数

          • topic_id(int): 主题ID。
          • k(int): 需要知道对应主题的前k个关键词。

        • 返回

          • results(dict): 返回对应文档的前k个关键词，以及各个关键词在文档中的出现概率。

四、更新历史

  • 1.0.0

    初始发布

  • 1.0.1

    修复因为return的bug导致的NoneType错误

  • 1.0.2

    修复由于Windowsgbk编码导致的问题