Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(байесовщина)
Текущая версия (17:36, 14 сентября 2025) (править) (отменить)
(→Оценивание качества тематических моделей)
 
(287 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
{{TOCright}}
{{TOCright}}
-
Спецкурс читается студентам 2—5 курсов на кафедре «[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|Математические методы прогнозирования]]» [[ВМиК]] [[МГУ]] с 2013 года.
+
Спецкурс читается студентам 2—5 курсов на кафедре «[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|Математические методы прогнозирования]]» [[ВМиК]] [[МГУ]] с 2013 года и студентам 6 курса на кафедре «[[Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)|Интеллектуальные системы]]» [[ФУПМ]] [[МФТИ]] с 2019 года.
-
В спецкурсе изучается вероятностное тематическое моделирование (topic modeling) коллекций текстовых документов. Развивается многокритериальный подход к решению некорректно поставленной задачи стохастического матричного разложения — [[аддитивная регуляризация тематических моделей]]. Рассматриваются свойства интерпретируемости, устойчивости и полноты тематических моделей, а также способы их измерения. Рассматриваются прикладные задачи классификации и категоризации текстов, информационного поиска, персонализации и рекомендательных систем. Рассматриваются задачи анализа и классификации символьных последовательностей неязыковой природы, в частности, аминокислотных и нуклеотидных последовательностей, дискретизированных биомедицинских сигналов. Предполагается проведение студентами численных экспериментов на модельных и реальных данных.
+
В спецкурсе изучается вероятностное [[тематическое моделирование]] (topic modeling) коллекций текстовых документов. Тематическая модель определяет, какие темы содержатся в большой текстовой коллекции, и к каким темам относится каждый документ. Тематические модели позволяют искать тексты по смыслу, а не по ключевым словам, и создавать информационно-поисковые системы нового поколения, основанные на парадигме семантического разведочного поиска (exploratory search). Рассматриваются тематические модели для классификации, категоризации, сегментации, суммаризации текстов естественного языка, а также для рекомендательных систем, анализа банковских транзакционных данных, анализа биомедицинских сигналов. В спецкурсе развивается многокритериальный подход к построению моделей с заданными свойствами — [[аддитивная регуляризация тематических моделей]] (АРТМ). Он основан на регуляризации некорректно поставленных задач стохастического матричного разложения. Особое внимание уделяется методам лингвистической регуляризации для моделирования связности текста. Предполагается проведение студентами численных экспериментов на модельных и реальных данных с помощью библиотеки тематического моделирования [[BigARTM]].
От студентов требуются знания курсов линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации, машинного обучения, языков программирования Python и С++ желательно, но не обязательно.
От студентов требуются знания курсов линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации, машинного обучения, языков программирования Python и С++ желательно, но не обязательно.
-
Условием сдачи спецкурса является выполнение индивидуальных практических заданий.
+
Краткая ссылка на эту страницу: [http://bit.ly/2EGWcjA bit.ly/2EGWcjA].
-
== Программа курса 2016 ==
+
'''Основной материал:'''
-
* Файл с описанием заданий: [[Media:voron-2016-task-PTM.pdf|voron-2016-task-PTM.pdf]]
+
* ''Воронцов К. В.'' [[Media:voron17survey-artm.pdf|Вероятностное тематическое моделирование: теория регуляризации ARTM и библиотека с открытым кодом BigARTM]]. {{важно|— обновление 29.12.2024}}.
 +
* [https://www.youtube.com/playlist?list=PLk4h7dmY2eYE_JjvexGUS5MSozoxDFovp Видеозаписи, 2023 осень (МФТИ)].
-
=== Введение ===
+
= Программа курса =
-
Презентация: [[Media:Voron-PTM-1.pdf|(PDF, 0,6 МБ)]] {{важно|— обновление 27.02.2016}}.
+
-
* Понятие «темы», цели и задачи тематического моделирования. Основные предположения. Гипотеза «мешка слов». Методы предварительной обработки текстов.
+
-
* Вероятностное пространство. Тема как латентная (ненаблюдаемая) переменная. Гипотеза условной независимости. [[Порождающая модель]] документа как вероятностной смеси тем.
+
-
* Постановка обратной задачи восстановления параметров модели по данным.
+
-
* [[Вероятностный латентный семантический анализ]] (PLSA).
+
-
* [[Метод наибольшего правдоподобия|Принцип максимума правдоподобия]], [[Условия Каруша–Куна–Таккера]]. Униграммные модели коллекции и документа.
+
-
* Теорема о необходимых условиях максимума правдоподобия для модели PLSA.
+
-
* ЕМ-алгоритм и его элементарная интерпретация. Формула Байеса и частотные оценки условных вероятностей.
+
-
* Рациональный ЕМ-алгоритм (встраивание Е-шага внутрь М-шага).
+
-
=== Обзор задач и моделей ===
+
== Задача тематического моделирования ==
-
Презентация: [[Media:Voron-PTM-2.pdf|(PDF, 8,3 МБ)]] {{важно|— обновление 27.02.2016}}.
+
Презентация: [[Media:Voron25ptm-intro.pdf|(PDF, 1,7 МБ)]] {{важно|— обновление 11.09.2025}}.
-
* Разновидности тематических моделей.
+
[https://youtu.be/DU0AQUNW3YI?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt старая видеозапись]
-
* Средства визуализации тематических моделей.
+
-
* Разведочный информационный поиск и требования к тематическим моделям.
+
-
* Задача поиска релевантных тем в социальных сетях.
+
-
* Применение тематического моделирования для [[Технология информационного анализа электрокардиосигналов|информационного анализа электрокардиосигналов]].
+
-
* Динамическая модель коллекции пресс-релизов.
+
-
* Проект [[BigARTM]].
+
-
* Открытые проблемы и направления исследований.
+
-
=== Латентное размещение Дирихле ===
+
'''Цели и задачи тематического моделирования.'''
-
Презентация: [[Media:Voron-PTM-3.pdf|(PDF, 1,9 МБ)]] {{важно|— обновление 04.03.2016}}.
+
* Понятие «темы», цели и задачи [[тематическое моделирование|тематического моделирования]].
-
* Задача тематического моделирования как некорректно поставленная задача стохастического матричного разложения.
+
* Вероятностная модель порождения текста.
-
* [[Латентное размещение Дирихле]] (LDA). Некоторые свойства [[Распределение Дирихле|распределения Дирихле]].
+
* [[EM-алгоритм]] и его элементарная интерпретация. Формула Байеса и частотные оценки условных вероятностей.
-
* Теорема о необходимом условии максимума апостериорной вероятности для LDA.
+
* [[Метод наибольшего правдоподобия|Принцип максимума правдоподобия]].
-
* Сравнение EM-алгоритма для LDA и PLSA.
+
-
* Алгоритм сэмплирования Гиббса.
+
-
* Модель SWB с фоном и шумом. Робастная тематическая модель.
+
-
* Модель LDA не снижает переобучение, а лишь точнее описывает вероятности редких слов.
+
-
* Способы измерения расстояния между дискретными распределениями. [[Дивергенция Кульбака-Лейблера]].
+
-
* Эксперименты на синтетических данных: демонстрация неустойчивости PLSA и LDA.
+
-
* Эксперименты по неустойчивости LDA на текстовых коллекциях социальных сетей.
+
-
=== Аддитивная регуляризация тематических моделей ===
+
'''Аддитивная регуляризация тематических моделей.'''
-
Презентация: [[Media:Voron-PTM-4.pdf|(PDF, 1,7 МБ)]] {{важно|— обновление 11.03.2016}}.
+
* Понятие некорректно поставленной задачи по Адамару. Регуляризация.
-
* [[Аддитивная регуляризация тематических моделей]]. Линейные композиции регуляризаторов.
+
* Лемма о максимизации на единичных симплексах. [[Условия Каруша–Куна–Таккера]].
-
* Теорема о необходимом условии максимума регуляризованного правдоподобия для ARTM.
+
* Теорема о необходимом условии максимума регуляризованного правдоподобия для ARTM.
-
* Мультимодальная ARTM. Виды модальностей и примеры прикладных задач.
+
* Классические тематические модели [[Вероятностный латентный семантический анализ|PLSA]] и [[Латентное размещение Дирихле|LDA]] как частные случаи ARTM.
-
* Теорема о необходимом условии максимума регуляризованного правдоподобия для мультимодальной ARTM.
+
-
* Оффлайновый регуляризованный EM-алгоритм.
+
-
* Онлайновый регуляризованный EM-алгоритм. Разделение коллекции на пакеты документов.
+
-
* Обзор возможностей библиотеки BigARTM. Установка, подготовка данных, создание модели, оценивание модели.
+
-
'''Литература:'''
+
'''Практика тематического моделирования.'''
-
* ''Потапенко А. А.'' [[Media:potapenko13online.pdf|Отчет по серии экспериментов с онлайновым алгоритмом]]. 2013.
+
* Проект с открытым кодом BigARTM.
 +
* Этапы решения практических задач.
 +
* Методы предварительной обработки текста.
 +
* Датасеты и практические задания по курсу.
-
=== Регуляризаторы I ===
+
== Моделирование локального контекста ==
-
Презентация: [[Media:Voron-PTM-5.pdf|(PDF, Х,Х МБ)]] {{важно|— обновление ХХ.ХХ.2016}}.
+
Презентация: [[Media:Voron25ptm-local.pdf|(PDF, 3,2 МБ)]] {{важно|— обновление 14.09.2025}}.
-
* Регуляризаторы сглаживания и разреживания. Частичное обучение как разновидность сглаживания.
+
[https://youtu.be/Xe36kQPlbHY?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt старая видеозапись]
-
* Разделение тем на предметные и фоновые. Автоматическое выделение стоп-слов.
+
-
* Регуляризатор декоррелирования тем.
+
-
* Регуляризатор отбора тем. Эффект отбрасывания малых, дублирующих и линейно зависимых тем. Сравнение с байесовской моделью HDP (Hierarchical Dirichlet Process).
+
-
* Критерии качества тематических моделей: перплексия, когерентность, чистота и контрастность тем. Эксперименты с композициями разреживания, сглаживания, декоррелирования и отбора тем.
+
-
* Использование регуляризаторов и измерителей в BigARTM.
+
-
* Комбинирование регуляризаторов для решения практических задач в BigARTM.
+
-
=== Байесовские тематические модели ===
+
'''Онлайновый ЕМ-алгоритм.'''
-
* EM-алгоритм.
+
* Рациональный ЕМ-алгоритм (встраивание Е-шага внутрь М-шага).
-
* Вариационный байесовский вывод.
+
* Онлайновый EM-алгоритм для ARTM.
-
* Семплирование Гиббса.
+
* Пакетный онлайновый регуляризованный EM-алгоритм для ARTM.
-
* Как читать статьи по баесовским моделям и видеть в них ARTM :)
+
-
=== Регуляризаторы II ===
+
'''Линейная тематизация текста.'''
-
Презентация: [[Media:Voron-PTM-6.pdf|(PDF, Х,Х МБ)]] {{важно|— обновление ХХ.ХХ.2016}}.
+
* Линейная тематизация текста за один проход без матрицы <tex>\Theta</tex>.
-
* Регуляризаторы для регрессии и классификации на текстах.
+
* Локализация E-шага. Линейная тематизация. Коэффициенты внимания. Attentive ARTM.
-
* Регуляризатор CTM (Correlated Topic Model).
+
* Двунаправленная тематическая модель контекста.
-
* Регуляризатор для учёта гиперссылок и цитирования. Выявление тематических влияний в научных публикациях.
+
* Онлайновый EM-алгоритм с однопроходным локализованным E-шагом.
-
* Регуляризаторы времени для темпоральных тематических моделей. Разреживание тем в каждый момент времени. Сглаживание темы как временного ряда. Эксперименты на коллекции пресс-релизов.
+
-
* Вывод M-шага для негладкого регуляризатора.
+
-
* Регуляризаторы геолокации для пространственных тематических моделей.
+
-
* Регуляризаторы для анализа социальных сетей и выделения тематических сообществ.
+
-
=== Мультимодальные тематические модели ===
+
'''Аналогия с нейросетевыми моделями языка.'''
-
Презентация: [[Media:Voron-PTM-7.pdf|(PDF,&nbsp;Х,Х&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление ХХ.ХХ.2016}}.
+
* Свёрточная нейросеть GCNN (Gated Convolutional Network)
-
* Тематическая модель классификации. Пример: [[Технология информационного анализа электрокардиосигналов]].
+
* Модель само-внимания (self-attention) Query-Key-Value.
-
* Мультиязычные тематические модели. Параллельные и сравнимые коллекции. Регуляризаторы для учёта двуязычных словарей.
+
* Трансформер и онлайновый EM-алгоритм с многопроходным локализованным E-шагом.
-
* Мультиграммные модели. Биграммы и битермы.
+
* Нейросетевая тематическая модель Contextual-Top2Vec.
-
* Модели трёхматричных разложений. Понятие порождающей модальности.
+
-
* Автор-тематическая модель (author-topic model).
+
-
* Иерархические модели. Оценивание качества тематических иерархий.
+
-
* Тематическая модель текста и изображений. Задача аннотирования изображений.
+
-
* Модель для выделения поведений объектов в видеопотоке.
+
-
* Гиперграфовая модель. Примеры транзакционных данных в рекомендательных системах, социальных и рекламных сетях.
+
-
* Теорема о необходимом условии максимума регуляризованного правдоподобия для гиперграфовой ARTM.
+
-
=== Лингвистические тематические модели ===
+
== Реализация ЕМ-алгоритма и комбинирование регуляризаторов ==
-
Презентация: [[Media:Voron-PTM-8.pdf|(PDF,&nbsp;Х,Х&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление ХХ.ХХ.2016}}.
+
Презентация: [[Media:Voron25ptm-regular.pdf|(PDF,&nbsp;1,4&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 14.09.2025}}.
-
* Мультиграммные модели. Биграммная тематическая модель.
+
[https://youtu.be/mUMfoBlslQE?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt старая видеозапись]
-
* Автоматическое извлечение терминов. Задача редукции словаря (vocabulary reduction). Словарные лингвистические ресурсы.
+
-
* Синтаксическая, статистическая и тематическая фильтрация фраз.
+
-
* Морфологический и микро-синтаксический анализ текста для первичной фильтрации фраз.
+
-
* Статистическая фильтрация фраз. Критерий коллокации CValue. Совмещение критериев TF-IDF и CValue.
+
-
* Тематическая фильтрация фраз.
+
-
* Методы оценивания качества фильтрации.
+
-
* Когерентность как мера интерпретируемости униграммных моделей. Регуляризатор когерентности.
+
-
* Векторная модель word2vec и её интерпретация как латентной модели с матричным разложением.
+
-
* Гибрид тематической модели и векторной модели word2vec.
+
-
* Связь word2vec с регуляризатором когерентности.
+
-
* Эксперименты с гибридной моделью W2V-TM.
+
-
=== Сегментация, аннотирование, суммаризация, именование тем ===
+
'''Часто используемые регуляризаторы.'''
-
Презентация: [[Media:Voron-PTM-9.pdf|(PDF,&nbsp;Х,Х&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление ХХ.ХХ.2016}}.
+
* Сглаживание и разреживание.
-
* Позиционный регуляризатор в ARTM, вывод формул М-шага. Пост-обработка Е-шага. Разреживание распределения p(t|d,w).
+
* Частичное обучение.
-
* Интерпретация текста как пучка временных рядов. Задача разладки. Алгоритмы K-сегментации.
+
* Декоррелирование тем.
-
* Тематические модели сегментации (segmentation topic model).
+
* Разреживание для отбора тем.
-
* Тематические модели предложений (sentence topic model).
+
-
* Аннотирование документа. Выделение тематичных слов и фраз (предложений). Оценка ценности фразы.
+
-
* Суммаризация темы. Кластеризация и ранжирование тематичных фраз.
+
-
* Автоматическое именование темы (topic labeling).
+
-
=== Инициализация, траектории регуляризации, адекватность модели ===
+
'''Особенности реализации ЕМ-алгоритма для ARTM.'''
-
Презентация: [[Media:Voron-PTM-10.pdf|(PDF,&nbsp;Х,Х&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление ХХ.ХХ.2016}}.
+
* Улучшение сходимости несмещёнными оценками.
-
'''Инициализация.'''
+
* Замена логарифма в функции потерь.
-
* Случайная инициализация. Инициализация по документам.
+
* Матричная запись ЕМ-алгоритма.
-
* Контекстная документная кластеризация.
+
* Подбор коэффициентов регуляризации. Траектория регуляризации.
-
* Поиск якорных слов. Алгоритм Ароры.
+
* Относительные коэффициенты регуляризации.
-
'''Траектория регуляризации.'''
+
* Библиотеки BigARTM и TopicNet.
-
* Задача оптимизации трактории в пространстве коэффициентов регуляризации.
+
-
* Относительные коэффициенты регуляризации.
+
-
* Пространство коэффициентов регуляризации и пространство метрик качества. Регрессионная связь между ними. Инкрементная регрессия.
+
-
* Подходы к скаляризации критериев.
+
-
* Обучение с подкреплением. Контекстный многорукий бандит. Верхние доверительные границы (UCB).
+
-
'''Тесты адекватности.'''
+
-
* Статистические тесты условной независимости. Методология проверки статистических гипотез. Критерий согласия хи-квадрат Пирсона.
+
-
* Проблема разреженности распределения. Эксперименты, показывающие неадекватность асимптотического распределения статистики хи-квадрат.
+
-
* Статистики модифицированного хи-квадрат, Кульбака-Лейблера, Хеллингера.
+
-
* Обобщённое семейство статистик Кресси-Рида.
+
-
* Эмпирическое оценивание квантилей распределения статистики Кресси-Рида.
+
-
* Применения теста условной независимости для поиска плохо смоделированных тем, документов, терминов. Поиск тем для расщепления.
+
-
=== Обзор оценок качества тематических моделей ===
+
'''Эксперименты с регуляризацией.'''
-
Презентация: [[Media:Voron-PTM-11.pdf|(PDF,&nbsp;Х,Х&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление ХХ.ХХ.2016}}.
+
* Производительность BigARTM
-
* Внутренние и внешние критерии качества.
+
* Оценивание качества: перплексия, когерентность, лексическое ядро
-
* Перплексия и правдоподобие. Интерпретация перплекcии. Перплексия контрольной коллекции. Проблема новых слов в контрольной коллекции. Проблема сравнения моделей с разными словарями. Относительная перплексия.
+
* Регуляризаторы сглаживания, разреживания, декоррелирования и отбора тем.
-
''' Оценивание качества темы.'''
+
* Комбинирование регуляризаторов, эмпирические рекомендации.
-
* Лексическое ядро темы: множество типичных терминов темы.
+
* Эксперименты с отбором тем на синтетических и реальных данных.
-
* Чистота и контрастность темы
+
* Сравнение с байесовской моделью HDP (Hierarchical Dirichlet Process).
-
* Документное ядро темы: множество типичных документов темы.
+
* Эффект отбрасывания малых, дублирующих и линейно зависимых тем.
-
* Однородность темы: распределение расстояний между p(w|t) и p(w|t,d).
+
-
* Конфликтность темы: близость темы к другим темам.
+
-
'''Оценивание интерпретируемости тем.'''
+
-
* Экспертное оценивание интерпретируемости. Асессорская разметка терминов и документов, релевантных теме.
+
-
* Метод интрузий.
+
-
* Радикальное улучшение интерпретируемости в n-граммных тематических моделях.
+
-
'''Устойчивость и полнота.'''
+
-
* Эксперименты по оцениванию устойчивости, интерпретируемости и полноты.
+
-
* Построение выпуклых оболочек тем и фильтрация зависимых тем в сериях тематических моделей.
+
-
'''Когерентность.'''
+
-
* Определение когерентности.
+
-
* Эксперименты, показывающие связь когерентности и интерпретируемости.
+
-
* Способы оценивания совместной встречаемости слов.
+
-
'''Критерии качества классификации и ранжирования.'''
+
-
* Полнота, точность и F-мера в задачах классификации и ранжирования.
+
-
* Критерии качества ранжирования: MAP, DCG, NDCG.
+
-
* Оценка качества тематического поиска документов по их длинным фрагментам.
+
 +
== Оценивание качества тематических моделей ==
 +
Презентация: [[Media:Voron24ptm-quality.pdf|(PDF,&nbsp;1,7&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 30.03.2025}}.
 +
[https://youtu.be/OoIetK1pTUA?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt старая видеозапись]
-
== Программа курса 2015 ==
+
'''Измерение качества тематических моделей.'''
-
* Файл с описанием заданий: [[Media:voron-2014-task-PTM.pdf|voron-2015-task-PTM.pdf]]
+
* Правдоподобие и перплексия.
 +
* Интерпретируемость и когерентность. Внутритекстовая когерентность.
 +
* Разреженность и различность.
-
=== Задачи анализа текстов и вероятностные модели ===
+
'''Проверка гипотезы условной независимости.'''
 +
* Статистики на основе KL-дивергенции и их обобщения.
 +
* Регуляризатор семантической однородности.
 +
* Применение статистических тестов условной независимости.
-
'''Задачи классификации текстов.'''
+
'''Проблема тематической несбалансированности в данных'''
-
* Коллекция текстовых документов. Векторное представление документа.
+
* Проблема малых тем и тем-дубликатов
-
* Эмпирические законы Ципфа, Ципфа-Мандельброта, Хипса.
+
* Тематическая несбалансированность как основная причина неинтерпретируемости тем
-
* Постановка задачи классификации текстов. Объекты, признаки, классы, обучающая выборка.
+
* Эксперименты с регуляризаторами отбора тем и декоррелирования
-
* Линейный классификатор. Наивный байесовский классификатор.
+
* Регуляризатор семантической однородности
-
* Задача распознавания языка текста.
+
* Подходы к балансировке тем
-
* Задача распознавание жанра текста. Распознавание научных текстов. Примеры признаков.
+
-
* Задача категоризации текстов, сведение к последовательности задач классификации.
+
-
* Задача анализа тональности.
+
-
'''Задачи предварительной обработки текстов.'''
+
== Тематический информационный поиск ==
-
* Очистка: удаление номеров страниц (колонтитулов), переносов, опечаток, оглавлений, таблиц, рисунков, нетекстовой информации.
+
Презентация: [[Media:Voron24ptm-exp.pdf|(PDF,&nbsp;3,7&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 24.03.2025}}.
-
* Лемматизация и стемминг. Сравнение готовых инструментальных средств.
+
[https://youtu.be/2SkbbDYcBUQ?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt старая видеозапись]
-
* Выделение и удаление стоп-слов и редких слов.
+
-
'''Задачи информационного поиска.'''
+
'''Мультимодальные тематические модели.'''
-
* Задача поиска документов по запросу. Инвертированный индекс.
+
* Примеры модальностей.
-
* Меры сходства векторов частот. Косинусная мера сходства. Расстояние Хеллингера.
+
* Мультимодальный ARTM и регуляризованный ЕМ-алгоритм.
-
* Дивергенция Кульбака-Леблера и её свойства. Дивергенция Кресси-Рида.
+
-
* Критерий текстовой релевантности TF-IDF. Вероятностная модель и вывод формулы TF-IDF.
+
-
* Задача ранжирования. Примеры признаков. Формирование асессорских обучающих выборок.
+
-
'''Униграммная модель документов и коллекции.'''
+
'''Иерархические тематические модели.'''
-
* Вероятностное пространство. Гипотезы «мешка слов» и «мешка документов». Текст как простая выборка, порождаемая вероятностным распределением. Векторное представление документа как эмпирическое распределение.
+
* Иерархии тем. Послойное построение иерархии.
-
* Понятие параметрической порождающей модели. Принцип максимума правдоподобия.
+
* Регуляризаторы для разделения тем на подтемы.
-
* Униграммная модель документов и коллекции.
+
* Псевдодокументы родительских тем.
-
* ''Ликбез.'' Теорема Куна-Таккера.
+
* Модальность родительских тем.
-
* Аналитическое решение задачи о стационарной точке функции Лагранжа. Частотные оценки условных вероятностей.
+
-
'''Литература:''' [Маннинг 2011].
+
'''Эксперименты с тематическим поиском.'''
 +
* Методика измерения качества поиска.
 +
* Тематическая модель для документного поиска.
 +
* Оптимизация гиперпараметров.
 +
<!---
 +
'''Проект «Мастерская знаний»'''
 +
* Поисково-рекомендательная система SciSearch.ru
 +
* Векторный поиск для формирования тематических подборок
 +
* Требования к тематическим моделям для научного информационного поиска--->
-
=== Вероятностный латентный семантический анализ ===
+
== BigARTM и базовые инструменты ==
-
* ''Напоминания.'' Коллекция текстовых документов. Векторное представление документа. Задачи информационного поиска и классификации текстов.
+
''Мурат Апишев''.
 +
Презентация: [[Media:Base_instruments.zip‎|(zip,&nbsp;0,6&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 17.02.2017}}.
 +
[https://youtu.be/AIN00vWOJGw Видеозапись]
-
'''Мотивации вероятностного тематического моделирования
+
'''Предварительная обработка текстов'''
-
* Идея понижения размерности: переход от вектора (терминов) к вектору тем.
+
* Парсинг «сырых» данных.
-
* Цели тематического моделирования: разведочный поиск научной информации, навигация и систематизация, агрегирование новостных потоков, классификация и категоризация текстов, обход проблем синонимии и омонимии.
+
* Токенизация, стемминг и лемматизация.
 +
* Выделение энграмм.
 +
* Законы Ципфа и Хипса. Фильтрация словаря коллекции. Удаление стоп-слов.
-
'''Задача тематического моделирования.'''
+
'''Библиотека BigARTM'''
-
* Вероятностное пространство. Тема как латентная (ненаблюдаемая) переменная. Гипотеза условной независимости. Порождающая модель документа как вероятностной смеси тем.
+
* Методологические рекоммендации по проведению экспериментов.
-
* Постановка обратной задачи восстановления параметров модели по данным.
+
* Установка [[BigARTM]].
 +
* Формат и импорт входных данных.
 +
* Обучение простой модели (без регуляризации): создание, инициализация, настройка и оценивание модели.
 +
* Инструмент визуализации тематических моделей VisARTM. Основные возможности, демонстрация работы.
-
'''Вероятностный латентный семантический анализ (PLSA).'''
+
'''Дополнительный материал:'''
-
* Принцип максимума правдоподобия, аналитическое решение задачи о стационарной точке функции Лагранжа, формулы M-шага.
+
* Презентация: [[Media:VoronApishev17ptm5.pdf|(PDF,&nbsp;1,5&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 17.03.2017}}.
-
* Элементарная интерпретация ЕМ-алгоритма: Е-шаг как формула Байеса для апостериорной вероятности темы, М-шаг как частотные оценки условных вероятностей.
+
* [https://www.youtube.com/watch?v=2LEQuLRxaIY&t=1s '''Видео'''] {{важно|— обновление 22.03.2017}}.
-
* Рациональный ЕМ-алгоритм (встраивание Е-шага внутрь М-шага).
+
* Воркшоп по BigARTM на DataFest'4. [https://www.youtube.com/watch?v=oQcHEm2-7PM '''Видео'''].
-
'''Онлайновый ЕМ-алгоритм (OEM).'''
+
== Проект «Мастерская знаний» ==
-
* Проблема больших данных.
+
Презентация: [[Media:Voron25ptm-kf.png|(PNG,&nbsp;8,1&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 3.03.2025}}.
-
* Эвристика разделения М-шага.
+
-
* Эвристика разделения коллекции на пачки документов.
+
-
* Добавление новых документов (folding-in).
+
-
'''Проведение экспериментов на модельных данных.'''
+
'''Проект «Мастерская знаний»'''
-
* Процесс порождения терминов в документе. Генератор модельных (синтетических) данных. Генерация случайной величины из заданного дискретного распределения.
+
* Цели, задачи, концепция проекта. Тематические подборки научных текстов.
-
* Распределение Дирихле. Генерация разреженных и сглаженных векторов дискретных распределений из распределения Дирихле.
+
* Модель векторизации текста для поиска и рекомендаций научных статей.
-
* Оценивание точности восстановления модельных данных. Расстояние между дискретными распределениями. Проблема перестановки тем, венгерский алгоритм.
+
* Основные сервисы «Мастерской знаний».
-
* Проблема неединственности и неустойчивости матричного разложения. Экспериментальное оценивание устойчивости решения.
+
-
'''Задание 1.1'''
+
'''Место тематического моделирования в «Мастерской знаний»'''
-
Обязательные пункты: 1–3 и любой из последующих.
+
* Сервис тематизации подборки.
-
# Реализовать генератор модельных данных. Реализовать вычисление эмпирических распределений терминов тем и тем документов.
+
* Сервисы выявления научных трендов и построения хронологических карт.
-
# Реализовать оценку точности восстановления с учётом перестановки тем. Вычислить оценку точности для исходных модельных распределений.
+
* Вспомогательные функции в сервисе полуавтоматической суммаризации.
-
# Реализовать рациональный ЕМ-алгоритм.
+
-
# Исследовать зависимости точности модели и точности восстановления от числа итераций и от числа тем в модели (при фиксированном числе тем в исходных данных). Что происходит, когда тем больше, чем нужно? Меньше, чем нужно?
+
-
# Исследовать влияние случайного начального приближения на устойчивость решения. Построить эмпирические распределения и доверительные интервалы для расстояний Хеллингера между истинными матрицами и восстановленными.
+
-
# Исследовать влияние разреженности матриц Фи и Тета на устойчивость решения.
+
-
# Исследовать полноту решения. Сколько запусков со случайным начальным приближением необходимо сделать, чтобы найти все исходные темы? Как различность и разреженность исходных тем влияет на полноту?
+
-
'''Литература:''' [Hofmann 1999].
+
'''Карты знаний'''
 +
* Задачи иерархической суммаризации одной статьи, подборки статей.
 +
* Принципы построения интеллект-карт и карт знаний.
 +
* Что такое «тема»? Отличия тематизации и картирования.
-
===Латентное размещение Дирихле===
+
== Мультимодальные тематические модели ==
-
* ''Напоминания.'' Задача тематического моделирования коллекции текстовых документов. Модель PLSA, формулы Е-шага и М-шага.
+
Презентация: [[Media:Voron25ptm-modal.pdf|(PDF,&nbsp;2,8&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 7.04.2025}}.
 +
[https://youtu.be/AfwH0A3NJCQ?list=PLk4h7dmY2eYE_JjvexGUS5MSozoxDFovp старая видеозапись]
-
'''Латентное размещение Дирихле (LDA)'''
+
'''Мультиязычные тематические модели.'''
-
* Свойства [[Распределение Дирихле|распределения Дирихле]].
+
* Параллельные и сравнимые коллекции.
-
* Принцип максимума апостериорной вероятности. Модифицированные формулы М-шага.
+
* Регуляризаторы для учёта двуязычных словарей.
-
* [[Байесовский вывод]]. Свойство сопряжённости мультиномиального распределения и распределения Дирихле. Другие модифицированные формулы М-шага.
+
* Кросс-язычный информационный поиск.
-
* Обзор модификаций формул М-шага.
+
-
* Методы оптимизации гиперпараметров.
+
-
* Небайесовская интерпретация модели LDA.
+
-
* Сравнение LDA и PLSA. Экспериментальные факты: LDA скорее улучшает оценки редких слов, чем снижает переобучение.
+
-
'''Стохастический ЕМ-алгоритм (SEM).'''
+
'''Трёхматричные модели.'''
-
* Гипотеза разреженности апоcтериорного распределения тем p(t|d,w).
+
* Модели трёхматричных разложений. Понятие порождающей модальности.
-
* Эвристика сэмплирования. Алгоритм сэмплирования Гиббса.
+
* Автор-тематическая модель (author-topic model).
 +
* Модель для выделения поведений объектов в видеопотоке.
-
'''Робастные тематические модели.'''
+
'''Тематические модели транзакционных данных.'''
-
* Робастная модель с фоном и шумом.
+
* Примеры транзакционных данных в рекомендательных системах, социальных и рекламных сетях.
-
* Упрощённая робастная модель.
+
* Гиперграфовая модель ARTM. Теорема о необходимом условии максимума регуляризованного правдоподобия.
-
* Почему робастный PLSA лучше, чем LDA. Эффект повышения правдоподобия (перплексии) в робастных моделях с шумом.
+
* Транзакционные данные в рекомендательных системах. Симметризованная гиперграфовая модель ARTM.
 +
* Гиперграфовые тематические модели языка. Тематическая модель предложений и сегментоидов.
 +
* Анализ транзакционных данных для выявления паттернов экономического поведения клиентов банка. '''[https://youtu.be/0q5p7xP4cdA?t=15168 Видео]'''.
 +
* Анализ банковских транзакционных данных для выявления видов деятельности компаний.
-
'''Способы формирования начальных приближений.'''
+
== Анализ зависимостей ==
-
* Случайная инициализация.
+
Презентация: [[Media:Voron24ptm-rel.pdf|(PDF,&nbsp;2,5&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 14.04.2025}}.
-
* Инициализация по документам.
+
[https://youtu.be/uKCMr9yK3gw?list=PLk4h7dmY2eYE_JjvexGUS5MSozoxDFovp старая видеозапись]
-
* Контекстная документная кластеризация.
+
-
* Поиск якорных слов. Алгоритм Ароры.
+
-
'''Задание 1.2'''
+
'''Зависимости, корреляции, связи.'''
-
Обязательные пункты: 1 и любой из последующих.
+
* Тематические модели классификации и регрессии.
-
# Реализовать онлайновый алгоритм OEM.
+
* Модель коррелированных тем CTM (Correlated Topic Model).
-
# Исследовать влияние размера первой пачки и последующих пачек на качество модели.
+
* Регуляризаторы гиперссылок и цитирования. Выявление тематических влияний в научных публикациях.
-
# Исследовать влияние выбора числа итераций на внутреннем и внешнем циклах алгоритма OEM на качество и скорость построения модели.
+
-
# Исследовать возможность улучшения качества модели с помощью второго прохода по коллекции (без инициализации p(w|t)).
+
-
# Исследовать влияние гиперпараметров на правдоподобие модели и точность восстановления.
+
-
'''Литература:''' [Hoffman 2010], [Asuncion 2009].
+
'''Время и пространство.'''
 +
* Регуляризаторы времени.
 +
* Обнаружение и отслеживание тем.
 +
* Гео-пространственные модели.
-
===Аддитивная регуляризация тематических моделей===
+
'''Социальные сети.'''
-
* ''Напоминания''. Вероятностная тематическая модель. Принцип максимума правдоподобия. PLSA. EM-алгоритм.
+
* Сфокусированный поиск в социальных медиа (пример: поиск этно-релевантного контента).
 +
* Выявление тематических сообществ. Регуляризаторы для направленных и ненаправленных связей.
 +
* Регуляризаторы для выявления социальных ролей пользователей.
-
'''Многокритериальная регуляризация.'''
+
== Именование и суммаризация тем ==
-
* Некорректность постановки задачи тематического моделирования.
+
Презентация: [[Media:Voron25ptm-sum.pdf|(PDF,&nbsp;2,9&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 28.04.2025}}.
-
* [[Аддитивная регуляризация тематических моделей]].
+
[https://youtu.be/nShxhkPbGWY старая видеозапись]
-
* Вывод формулы M-шага для регуляризованного ЕМ-алгоритма.
+
-
* Проект [[BigARTM]].
+
-
'''Регуляризаторы сглаживания и разреживания.'''
+
'''Методы суммаризации текстов.'''
-
* Максимизация и минимизация KL-дивергенции.
+
* Задачи автоматической суммаризации текстов. Подходы к суммаризации: extractive и abstractive.
-
* Альтернативный вариант разреживания через L0-регуляризацию.
+
* Оценивание и отбор предложений для суммаризации. Релаксационный метод для многокритериальной дискретной оптимизации.
-
* Связь разреженности и единственности неотрицательного матричного разложения.
+
* Тематическая модель предложений для суммаризации.
-
* Разреживание предметных тем и сглаживание фоновых тем. Автоматическое выделение стоп-слов.
+
* Критерии качества суммаризации. Метрики ROUGE, BLUE.
-
'''Регуляризаторы частичного обучения.'''
+
'''Автоматическое именование тем (topic labeling).'''
-
* Частичное обучение как выборочное сглаживание.
+
* Формирование названий-кандидатов.
-
* Сфокусированные тематические модели. Использование словаря для выделения предметных тем.
+
* Релевантность, покрытие, различность.
-
* Пример: выделение тематики эпидемий, этнических конфликтов.
+
* Оценивание качества именования тем.
-
'''Ковариационные регуляризаторы.'''
+
'''Задача суммаризации темы'''
-
* Дековариация тем.
+
* Задача ранжирования документов
-
* Тематические модели цитирования.
+
* Задача фильтрации репрезентативных релевантных фраз.
-
* Задача выявления корреляций между темами, модель CTM.
+
* Задача генерации связного текста
-
* Оценивание параметров (матрицы ковариаций) в модели CTM.
+
-
'''Регуляризаторы для классификации и регрессии.'''
+
== Проект «Тематизатор» ==
-
* Задачи регрессии на текстах. Примеры. Регуляризатор. Формула М-шага.
+
Презентация: [[Media:Voron25ptm-project.pdf|(PDF,&nbsp;6,7&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 21.04.2025}}.
-
* Задачи классификации текстов. Примеры. Регуляризатор. Формула М-шага.
+
[https://youtu.be/LctW1J93lmw?list=PLk4h7dmY2eYE_JjvexGUS5MSozoxDFovp Видеозапись]
-
'''Задание 1.3'''
+
'''Визуализация тематических моделей'''
-
Обязательные пункты: 1 и любой из остальных.
+
* Концепция distant reading.
-
# Реализовать разреживание в онлайновом алгоритме OEM.
+
* Карты знаний, иерархии, взаимосвязи, динамика, сегментация.
-
# Исследовать зависимость правдоподобия модели и точности восстановления от степени разреженности исходных модельных данных.
+
* Спектр тем.
-
# Исследовать влияние разреживания на правдоподобие модели и точность восстановления. Проверить гипотезу, что если исходные данные разрежены, то разреживание существенно улучшает точность восстановления и слабо влияет на правдоподобие модели.
+
* Визуализация матричного разложения.
-
# Исследовать влияние частичной разметки на правдоподобие модели и точность восстановления. Проверить гипотезу, что небольшой доли правильно размеченных документов уже достаточно для существенного улучшения правдоподобия и устойчивости модели.
+
-
# Исследовать влияние сглаживания на правдоподобие модели и точность восстановления.
+
-
'''Литература:''' [Воронцов, 2013, 2015], [Chemudugunta, 2006].
+
'''Примеры прикладных задач'''
 +
* Поиск этно-релевантных тем в социальных сетях.
 +
* Анализ программ развития российских вузов.
 +
* Поиск и рубрикация научных статей на 100 языках.
 +
* Проекты Школы Прикладного Анализа Данных.
-
===Оценивание качества тематических моделей===
+
'''Анализ требований к «Тематизатору»'''
 +
* Функциональные требования.
 +
* Требования к интерпретируемости.
 +
* Основной пользовательский сценарий: Загрузка, Предобработка, Моделирование, Визуализация, Коррекция.
 +
* Этапизация работ.
-
'''Реальные данные.'''
+
== Тематические модели сочетаемости слов ==
-
* Текстовые коллекции, библиотеки алгоритмов, источники информации.
+
Презентация: [[Media:Voron25ptm-cooc.pdf|(PDF,&nbsp;1,4&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 5.05.2025}}.
-
* Внутренние и внешние критерии качества.
+
[https://youtu.be/zuN5HECqv3I?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt старая видеозапись] и ещё одна
-
* Дополнительные данные для построения внешних критериев качества.
+
[https://youtu.be/k46UzzMSKt0?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt&t=22 старая видеозапись]
-
'''Перплексия и правдоподобие.'''
+
'''Мультиграммные модели и выделение терминов.'''
-
* Определение и интерпретация перплекcии.
+
* Алгоритм TopMine для быстрого поиска частых фраз. Критерии выделения коллокаций.
-
* Перплексия контрольной коллекции. Проблема новых слов в контрольной коллекции.
+
* Синтаксический разбор. Нейросетевые синтаксические анализаторы SyntaxNet, UDpipe.
-
* Проблема сравнения моделей с разными словарями.
+
* Критерии тематичности фраз.
-
* Относительная перплексия.
+
* Комбинирование синтаксической, статистической и тематической фильтрации фраз.
-
''' Оценивание качества темы.'''
+
'''Тематические модели дистрибутивной семантики.'''
-
* Лексическое ядро темы: множество типичных терминов темы.
+
* Дистрибутивная гипотеза. Модели CBOW и SGNS в программе word2vec.
-
* Чистота и контрастность темы
+
* Модель битермов BTM (Biterm Topic Model) для тематизации коллекций коротких текстов.
-
* Документное ядро темы: множество типичных документов темы.
+
<!--* Модель всплесков BBTM (Bursty Biterm Topic Model). -->
-
* Однородность темы: распределение расстояний между p(w|t) и p(w|t,d).
+
* Модели WNTM (Word Network Topic Model) и WTM (Word Topic Model). Связь с моделью word2vec.
-
* Конфликтность темы: близость темы к другим темам.
+
<!--* Регуляризаторы когерентности. -->
-
'''Статистические тесты условной независимости.'''
+
'''Позиционный регуляризатор в ARTM.'''
-
* Методология проверки статистических гипотез. Критерий согласия хи-квадрат Пирсона.
+
* Гипотеза о сегментной структуре текста.
-
* Проблема разреженности распределения. Эксперименты, показывающие неадекватность асимптотического распределения статистики хи-квадрат.
+
* Регуляризация и пост-обработка Е-шага. Формулы М-шага.
-
* Статистики модифицированного хи-квадрат, Кульбака-Лейблера, Хеллингера.
+
* Примеры регуляризаторов Е-шага. Разреживание распределения p(t|d,w). Сглаживание тематики слов по контексту.
-
* Обобщённое семейство статистик Кресси-Рида.
+
-
* Эмпирическое оценивание квантилей распределения статистики Кресси-Рида.
+
-
* Применения теста условной независимости для поиска плохо смоделированных тем, документов, терминов. Поиск тем для расщепления.
+
-
'''Литература:''' [Newman, 2009–2011].
+
'''Дополнительный материал:'''
 +
* ''Потапенко А. А.'' Векторные представления слов и документов. DataFest'4. [https://www.youtube.com/watch?v=KEXWC-ICH_Y '''Видео'''].
-
===Внешние оценки качества тематических моделей===
+
== Байесовское обучение модели LDA ==
 +
Презентация: [[Media:Voron25ptm-bayes.pdf|(PDF,&nbsp;2,1&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 11.05.2025}}.
 +
[https://youtu.be/ZAtfN0ApQh0?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt&t=20 старая видеозапись]
-
'''Оценивание интерпретируемости тем.'''
+
'''Классические модели PLSA, LDA.'''
-
* Экспертное оценивание интерпретируемости.
+
* Модель PLSA.
-
* Асессорская разметка терминов и документов, релевантных теме.
+
* Модель LDA. Распределение Дирихле и его свойства.
-
* Метод интрузий.
+
* Максимизация апостериорной вероятности для модели LDA.
-
* Радикальное улучшение интерпретируемости в n-граммных тематических моделях.
+
-
'''Когерентность.'''
+
'''Вариационный байесовский вывод.'''
-
* Определение когерентности.
+
* Основная теорема вариационного байесовского вывода.
-
* Эксперименты, показывающие связь когерентности и интерпретируемости.
+
* [[Вариационный байесовский вывод]] для модели LDA.
-
* Способы оценивания совместной встречаемости слов.
+
* VB ЕМ-алгоритм для модели LDA.
-
'''Суммаризация темы.'''
+
'''Сэмплирование Гиббса.'''
-
* Проблема визуализации тем.
+
* Основная теорема о сэмплировании Гиббса.
-
* Выделение тематичных слов и предложений.
+
* [[Сэмплирование Гиббса]] для модели LDA.
-
* Кластеризация тематичных предложений.
+
* GS ЕМ-алгоритм для модели LDA.
-
* Ранжирование тематичных предложений.
+
-
* Асессорская разметка предложений, релевантных теме.
+
-
* Задача автоматического именования темы.
+
-
'''Критерии качества классификации и ранжирования.'''
+
'''Замечания о байесовском подходе.'''
-
* Полнота, точность и F-мера в задачах классификации и ранжирования.
+
* Оптимизация гиперпараметров в LDA.
-
* Критерии качества ранжирования: MAP, DCG, NDCG.
+
* Графическая нотация (plate notation). [http://zinkov.com/posts/2013-07-28-stop-using-plates Stop using plate notation].
-
* Оценка качества тематического поиска документов по их длинным фрагментам.
+
* Сравнение байесовского подхода и ARTM.
 +
* Как читать статьи по байесовским моделям и строить эквивалентные ARTM-модели.
-
'''Задание 1.4.'''
+
<!---
-
# Применить OEM к реальным коллекциям.
+
== Теория ЕМ-алгоритма ==
-
# Исследовать на реальных данных зависимость внутренних и внешних критериев качества от эвристических параметров алгоритма обучения OEM.
+
Презентация: [[Media:Voron24ptm-emlda.pdf|(PDF,&nbsp;2,0&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 25.10.2024}}.
-
# В экспериментах на реальных данных построить зависимости перплексии обучающей и контрольной коллекции от числа итераций и числа тем.
+
[https://youtu.be/DBF5QAFC1V0?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt старая видеозапись]
-
'''Литература:'''
+
'''Общий EM-алгоритм.'''
 +
* EM-алгоритм для максимизации неполного правдоподобия.
 +
* Регуляризованный EM-алгоритм. Сходимость в слабом смысле.
 +
* Альтернативный вывод формул ARTM.
-
===Мультимодальные регуляризованные тематические модели===
+
'''Эксперименты с моделями PLSA, LDA.'''
-
* ''Напоминания''. Аддитивная регуляризация тематических моделей.
+
* Проблема неустойчивости (на синтетических данных).
 +
* Проблема неустойчивости (на реальных данных).
 +
* Проблема переобучения и робастные модели.
-
'''Мультимодальная АРТМ.'''
+
== Моделирование сегментированного текста ==
-
* Виды модальностей и примеры прикладных задач.
+
Презентация: [[Media:Voron24ptm-segm.pdf|(PDF,&nbsp;2,1&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 21.11.2024}}.
-
* Вывод формул М-шага.
+
[https://youtu.be/k46UzzMSKt0?list=PLk4h7dmY2eYEnsGW3GIMvIhxPeifcQvQt&t=22 старая видеозапись]
-
* Тематическая модель классификации. Пример: [[Технология информационного анализа электрокардиосигналов]].
+
-
* Тематическая модель текста и изображений.
+
-
* Задача аннотирования изображений.
+
-
'''Мультиязычные тематические модели.'''
+
'''Мультиграммные модели.'''
-
* Параллельные и сравнимые коллекции.
+
* Модель BigramTM.
-
* Регуляризаторы для учёта двуязычных словарей.
+
* Модель Topical N-grams (TNG).
 +
* Мультимодальная мультиграммная модель.
-
'''Модели многоматричных разложений.'''
+
'''Тематические модели предложений.'''
-
* Понятие порождающей модальности.
+
* Тематическая модель предложений senLDA.
-
* Вывод формул М-шага.
+
* Модель коротких сообщений Twitter-LDA.
-
* Автор-тематическая модель (author-topic model).
+
* Сегментоиды. Лексические цепочки.
-
* Модель для выделения поведений объектов в видеопотоке.
+
-
'''Гиперграфовая модель.'''
+
'''Тематическая сегментация текста.'''
-
* Примеры транзакционных данных в социальных и рекламных сетях.
+
* Метод TopicTiling. Критерии определения границ сегментов.
-
* Вывод формул М-шага.
+
* Критерии качества сегментации.
 +
* Оптимизация параметров модели TopicTiling.
 +
--->
-
'''Литература:'''
+
=Отчетность по курсу=
 +
Условием сдачи курса является выполнение индивидуальных практических заданий.
-
===Определение числа тем и иерархические модели===
+
'''Рекомендуемая структура отчёта об исследовании:'''
 +
* Постановка задачи: неформальное описание, ДНК (дано–найти–критерий), структура данных
 +
* Описание простого решения baseline
 +
* Описание основного решения и его вариантов
 +
* Описание набора данных и методики экспериментов
 +
* Результаты экспериментов по подбору гиперпараметров основного решения
 +
* Результаты экспериментов по сравнению основного решения с baseline
 +
* Примеры визуализации модели
 +
* Выводы: что работает, что не работает, инсайты
 +
* Ссылка на код
-
'''Регуляризатор энтропийного разреживания.'''
+
'''Примеры отчётов:'''
-
* Регуляризатор и формула М-шага. Эффект строкового разреживания.
+
* [[Media:kibitova16ptm.pdf|Валерия Кибитова, 2016]]
-
* Определение истинного числа тем в экспериментах с полумодельными данными.
+
* [[Media:filin18ptm.pdf|Максим Филин, 2018]]
-
* Гипотеза о несуществовании истинного числа тем.
+
* [[Media:ikonnikova18ptm.pdf|Мария Иконникова, 2018]]
-
* Эффект отбрасывания малых, дублирующих и линейно зависимых тем.
+
-
* Сравнение с моделью иерархических процессов Дирихле.
+
-
'''Тематическая модель с фиксированной иерархией.'''
+
=Литература=
-
* Задачи категоризации текстов. Стандартный метод решения — сведение к последовательности задач классификации.
+
-
* Необходимость частичного обучения для задачи категоризации.
+
-
* Вероятностная формализация отношения «тема–подтема». Тождества, связывающие распределения тем и подтем
+
-
* Задача построения разреженного иерархического тематического профиля документа.
+
-
'''Послойное нисходящее построение тематической иерархии.'''
+
# ''Воронцов К. В.'' [[Media:voron17survey-artm.pdf|Вероятностное тематическое моделирование: теория регуляризации ARTM и библиотека с открытым кодом BigARTM]]. 2025.
-
* Регуляризатор матрицы Фи.
+
# ''Xiaobao Wu, Thong Nguyen, Anh Tuan Luu.'' [https://arxiv.org/abs/2401.15351 A Survey on Neural Topic Models: Methods, Applications, and Challenges]. 2023.
-
* Регуляризатор матрицы Тета.
+
# ''Rob Churchill, Lisa Singh.'' [https://dl.acm.org/doi/10.1145/3507900 The Evolution of Topic Modeling]. 2022.
-
* Измерение и оптимизация качества иерархических моделей.
+
# ''He Zhao, Dinh Phung, Viet Huynh, Yuan Jin, Lan Du, Wray Buntine.'' [https://arxiv.org/abs/2103.00498 Topic Modelling Meets Deep Neural Networks: A Survey]. 2021.
-
* Разреживание вероятностного отношения тема—подтема.
+
# ''Hamed Jelodar, Yongli Wang, Chi Yuan, Xia Feng.'' [https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1711/1711.04305.pdf Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Topic modeling: models, applications, a survey]. 2017.
 +
# ''Hofmann T.'' Probabilistic latent semantic indexing // Proceedings of the 22nd annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. — New York, NY, USA: ACM, 1999. — Pp. 50–57.
 +
# ''Blei D. M., Ng A. Y., Jordan M. I.'' Latent Dirichlet allocation // Journal of Machine Learning Research. — 2003. — Vol. 3. — Pp. 993–1022.
 +
# ''Asuncion A., Welling M., Smyth P., Teh Y. W.'' On smoothing and inference for topic models // Proceedings of the International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. — 2009.
 +
<!--
 +
# ''Янина А. О., Воронцов К. В.'' [http://jmlda.org/papers/doc/2016/no2/Ianina2016Multimodal.pdf Мультимодальные тематические модели для разведочного поиска в коллективном блоге] // Машинное обучение и анализ данных. 2016. T.2. №2. С.173-186.
 +
# ''Воронцов К.В.'' Тематическое моделирование в BigARTM: теория, алгоритмы, приложения. [[Media:Voron-2015-BigARTM.pdf|Voron-2015-BigARTM.pdf]].
 +
# ''Воронцов К.В.'' Лекции по тематическому моделированию. [[Media:Voron-2013-ptm.pdf|Voron-2013-ptm.pdf]].
-
'''Одновременное построение всех слоёв тематической иерархии.'''
+
'''Дополнительная литература'''
-
'''Литература:''' .
+
# Воронцов К. В., Потапенко А. А. [http://jmlda.org/papers/doc/2013/no6/Vorontsov2013TopicModeling.pdf Модификации EM-алгоритма для вероятностного тематического моделирования] // Машинное обучение и анализ данных. — 2013. — T. 1, № 6. — С. 657–686.
 +
# Воронцов К. В., Фрей А. И., Ромов П. А., Янина А. О., Суворова М. А., Апишев М. А. [[Media:Voron15damdid.pdf|BigARTM: библиотека с открытым кодом для тематического моделирования больших текстовых коллекций]] // Аналитика и управление данными в областях с интенсивным использованием данных. XVII Международная конференция DAMDID/RCDL’2015, Обнинск, 13-16 октября 2015.
 +
# Маннинг К., Рагхаван П., Шютце Х. Введение в информационный поиск. — Вильямс, 2011.
 +
# Chemudugunta C., Smyth P., Steyvers M. Modeling general and specific aspects of documents with a probabilistic topic model // Advances in Neural Information Processing Systems. — MIT Press, 2006. — Vol. 19. — Pp. 241–248.
 +
# Daud A., Li J., Zhou L., Muhammad F. Knowledge discovery through directed probabilistic topic models: a survey // Frontiers of Computer Science in China.— 2010.— Vol. 4, no. 2. — Pp. 280–301.
 +
# Dempster A. P., Laird N. M., Rubin D. B. Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm // J. of the Royal Statistical Society, Series B. — 1977. — no. 34. — Pp. 1–38.
 +
# Hoffman M. D., Blei D. M., Bach F. R. Online Learning for Latent Dirichlet Allocation // NIPS, 2010. Pp. 856–864.
 +
# Lu Y., Mei Q., Zhai C. Investigating task performance of probabilistic topic models: an empirical study of PLSA and LDA // Information Retrieval. — 2011. — Vol.14, no.2. — Pp. 178–203.
 +
# Vorontsov K. V., Potapenko A. A. [[Media:Voron14mlj.pdf|Additive Regularization of Topic Models]] // Machine Learning. Special Issue “Data Analysis and Intelligent Optimization with Applications”: Volume 101, Issue 1 (2015), Pp. 303-323. [[Media:Voron14mlj-rus.pdf|Русский перевод]]
 +
# Vorontsov K. V., Frei O. I., Apishev M. A., Romov P. A., Suvorova M. A., Yanina A. O. [[Media:Voron15cikm-tm.pdf|Non-Bayesian Additive Regularization for Multimodal Topic Modeling of Large Collections]] // Proceedings of the 2015 Workshop on Topic Models: Post-Processing and Applications, October 19, 2015, Melbourne, Australia. ACM, New York, NY, USA. pp. 29–37.
 +
# Wallach H., Mimno D., McCallum A. Rethinking LDA: Why priors matter // Advances in Neural Information Processing Systems 22 / Ed. by Y. Bengio, D. Schuurmans, J. Lafferty, C. K. I. Williams, A. Culotta. — 2009. — Pp. 1973–1981.
 +
-->
-
===Тематические модели, учитывающие порядок слов===
+
= Ссылки =
 +
* [[Тематическое моделирование]]
 +
* [[Аддитивная регуляризация тематических моделей]]
 +
* [[Коллекции документов для тематического моделирования]]
 +
* [[BigARTM]]
 +
* [http://www.youtube.com/watch?v=vSzsuq7uHPE Видеозапись лекции на ТМШ, 19 июня 2015]
 +
* ''Воронцов К.В.'' [[Media:voron-2014-task-PTM.pdf|Практическое задание по тематическому моделированию, 2014.]]
-
'''Мультиграммные модели.'''
+
'''Материалы для первого ознакомления:'''
-
* Задача выделения терминов как ключевых фраз (словосочетаний). Словари терминов.
+
* ''[[Media:BigARTM-short-intro.pdf|Тематический анализ больших данных]]''. Краткое популярное введение в BigARTM.
-
* Морфологический и синтаксический анализ текста.
+
* ''[http://postnauka.ru/video/61910 Разведочный информационный поиск]''. Видеолекция на ПостНауке.
-
* Отбор фраз с подчинительными связями.
+
* ''[https://postnauka.ru/faq/86373 Тематическое моделирование]''. FAQ на ПостНауке, совместно с Корпоративным университетом Сбербанка.
-
* Отбор фраз по статистическому критерию коллокации C-Value. Совмещение критериев TF-IDF и CValue.
+
* ''[https://www.youtube.com/watch?v=MhNbccnVk5Y Байесовская и классическая регуляризация в вероятностном тематическом моделировании]''. Научно-образовательный семинар «Актуальные проблемы прикладной математики» Новосибирского Государственного Университета, 19 февраля 2021. [[Media:Voron-2021-02-19.pdf|Презентация]].
-
* Отбор фраз по оценке тематичности.
+
* ''[https://habrahabr.ru/company/yandex/blog/313340 Тематическое моделирование на пути к разведочному информационному поиску]''. Лекция на DataFest3, 10 сентября 2016. [https://www.youtube.com/watch?v=frLW8UVp_Ik&index=5&list=PLJOzdkh8T5kqfhWXhtYevTUHIvrylDLYu Видеозапись].
-
* Задача сокращения словаря (vocabulary reduction) и проблема сравнения моделей с разными словарями.
+
-
'''Регуляризаторы для выделения энграмм.'''
+
= Подстраницы =
-
* Биграммная тематическая модель.
+
{{Служебная:Prefixindex/Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/}}
-
'''Сегментирующие тематические модели.'''
+
[[Категория:Учебные курсы]]
-
* Позиционный регуляризатор, вывод формул М-шага.
+
-
* Пост-обработка Е-шага.
+
-
* Интерпретация текста как пучка временных рядов и задача разладки.
+
-
* Алгоритм тематической сегментации.
+
-
* Тематические модели предложений (sentence topic model).
+
-
'''Векторная модель word2vec.'''
 
-
* Векторная модель word2vec и её интерпретация как латентной модели с матричным разложением.
 
-
* Гибрид тематической модели и векторной модели word2vec.
 
-
* Связь word2vec с регуляризатором когерентности.
 
-
* Эксперименты с гибридной моделью W2V-TM.
 
-
'''Литература:''' .
+
<!---------------------------------------------------
-
===Динамические и пространственные тематические модели===
+
'''Модели связного текста.'''
 +
* Контекстная документная кластеризация (CDC).
 +
* Метод лексических цепочек.
-
'''Тематические модели с модальностью времени.'''
+
'''Инициализация.'''
-
* Регуляризатор разреживания тем в каждый момент времени.
+
* Случайная инициализация. Инициализация по документам.
-
* Регуляризаторы сглаживания темы как временного ряда.
+
* Контекстная документная кластеризация.
-
* Вывод M-шага для негладкого регуляризатора.
+
* Поиск якорных слов. Алгоритм Ароры.
-
'''Тематические модели с модальностью геолокации.'''
+
'''Расширяемые тематические модели.'''
-
* Тематические модели социальных сетей.
+
* Пакетный ЕМ-алгоритм.
 +
* Обнаружение новых тем в потоке документов. Инициализация новых тем.
 +
* Проблемы агрегирования коллекций. Жанровая и тематическая фильтрация документов.
-
===Траектории регуляризации===
+
== Анализ разнородных данных ==
 +
Презентация: [[Media:Voron18ptm-misc.pdf|(PDF,&nbsp;1,6&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 03.05.2018}}.
-
'''Обучение с подкреплением'''
+
== Примеры приложений тематического моделирования ==
-
* Контекстный многорукий бандит.
+
Презентация: [[Media:Voron17ptm11.pdf|(PDF,&nbsp;3,3&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление 16.05.2017}}.
-
* Инкрементная регрессия.
+
-
* Регрессия с верхними доверительными границами (UCB).
+
-
'''Задача оптимизации трактории в пространстве коэффициентов регуляризации'''
+
'''Примеры приложений тематического моделирования.'''
-
* Относительные коэффициенты регуляризации.
+
* Задача поиска релевантных тем в социальных сетях и новостных потоках.
-
* Признаковое описание контекста. Метрики качества тематической модели.
+
* Динамическая модель коллекции пресс-релизов.
-
* Функция премии и скаляризация критериев.
+
* Разведочный поиск в коллективном блоге.
-
* Особенности реализации обучения с подкреплением в онлайновом ЕМ-алгоритме.
+
* Сценарный анализ записей разговоров контактного центра.
 +
* [[Технология информационного анализа электрокардиосигналов|Информационный анализ электрокардиосигналов]] для скрининговой диагностики.
-
===Визуализация тематических моделей===
+
== Инициализация, траектория регуляризации, тесты адекватности ==
 +
Презентация: [[Media:Voron-PTM-10.pdf|(PDF,&nbsp;Х,Х&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление ХХ.ХХ.2016}}.
-
'''Навигация по тематической модели.'''
+
'''Траектория регуляризации.'''
-
* Визуализатор TMVE.
+
* Задача оптимизации трактории в пространстве коэффициентов регуляризации.
-
* Визуализатор Termite.
+
* Относительные коэффициенты регуляризации.
-
* Визуализатор для [[BigARTM]].
+
* Пространство коэффициентов регуляризации и пространство метрик качества. Регрессионная связь между ними. Инкрементная регрессия.
 +
* Подходы к скаляризации критериев.
 +
* Обучение с подкреплением. Контекстный многорукий бандит. Верхние доверительные границы (UCB).
-
'''Методы визуализации.'''
+
'''Тесты адекватности.'''
-
* Задача и методы многомерного шкалирования.
+
* Статистические тесты условной независимости. Методология проверки статистических гипотез. Критерий согласия хи-квадрат Пирсона.
-
* Визуализация «дорожной карты» темы или набора тем.
+
* Проблема разреженности распределения. Эксперименты, показывающие неадекватность асимптотического распределения статистики хи-квадрат.
-
* Визуализация тематических иерархий.
+
* Статистики модифицированного хи-квадрат, Кульбака-Лейблера, Хеллингера.
-
* Визуализация динамических моделей, метафора «реки тем».
+
* Обобщённое семейство статистик Кресси-Рида.
-
* Визуализация тематической структуры документа.
+
* Эмпирическое оценивание квантилей распределения статистики Кресси-Рида.
-
* Визуализация модели трёх источников.
+
* Применения теста условной независимости для поиска плохо смоделированных тем, документов, терминов. Поиск тем для расщепления.
-
'''Средства разведочного поиска.'''
+
== Обзор оценок качества тематических моделей ==
-
* Концепция пользовательского интерфейса для разведочного поиска.
+
Презентация: [[Media:Voron-PTM-11.pdf|(PDF,&nbsp;Х,Х&nbsp;МБ)]] {{важно|— обновление ХХ.ХХ.2016}}.
-
* Концепция иерархической суммаризации.
+
-
===Большие данные===
+
* Внутренние и внешние критерии качества.
 +
* Перплексия и правдоподобие. Интерпретация перплекcии. Перплексия контрольной коллекции. Проблема новых слов в контрольной коллекции. Проблема сравнения моделей с разными словарями. Относительная перплексия.
-
'''Параллельные и распределённые алгоритмы.'''
+
''' Оценивание качества темы.'''
-
* Обзор подходов к распараллеливанию онлайнового EМ-алгоритма.
+
* Лексическое ядро темы: множество типичных терминов темы.
-
* Распараллеливание онлайнового EМ-алгоритма в [[BigARTM]].
+
* Чистота и контрастность темы
-
* Распределённое хранение коллекции.
+
* Документное ядро темы: множество типичных документов темы.
 +
* Однородность темы: распределение расстояний между p(w|t) и p(w|t,d).
 +
* Конфликтность темы: близость темы к другим темам.
 +
* Интерпретируемость темы: экспертные оценки, метод интрузий, когерентность. Взрыв интерпретируемости в n-граммных моделях.
-
'''Обработка больших коллекций в BigARTM.'''
+
'''Устойчивость и полнота.'''
-
* Особенности предварительной обработки.
+
* Эксперименты по оцениванию устойчивости, интерпретируемости и полноты.
-
* Коллекция Википедии.
+
* Построение выпуклых оболочек тем и фильтрация зависимых тем в сериях тематических моделей.
-
* Коллекция arXiv.org.
+
-
* Коллекция социальной сети VK.
+
-
==Литература==
+
'''Критерии качества классификации и ранжирования.'''
 +
* Полнота, точность и F-мера в задачах классификации и ранжирования.
 +
* Критерии качества ранжирования: MAP, DCG, NDCG.
 +
* Оценка качества тематического поиска документов по их длинным фрагментам.
-
'''Основная литература'''
+
* Вывод M-шага для негладкого регуляризатора.
-
 
+
* Тематическая модель текста и изображений. Задача аннотирования изображений.
-
# ''Воронцов К.В.'' Тематическое моделирование в BigARTM: теория, алгоритмы, приложения. [[Media:Voron-2015-BigARTM.pdf|Voron-2015-BigARTM.pdf]].
+
-->
-
# ''Воронцов К.В.'' Лекции по тематическому моделированию. [[Media:Voron-2013-ptm.pdf|Voron-2013-ptm.pdf]].
+
-
# ''Vorontsov K. V., Potapenko A. A.'' [[Media:Voron14mlj.pdf|Additive Regularization of Topic Models]] // Machine Learning. Special Issue “Data Analysis and Intelligent Optimization with Applications”: Volume 101, Issue 1 (2015), Pp. 303-323. [[Media:Voron14mlj-rus.pdf|Русский перевод]]
+
-
 
+
-
'''Дополнительная литература'''
+
-
 
+
-
# Воронцов К. В., Потапенко А. А. [http://jmlda.org/papers/doc/2013/no6/Vorontsov2013TopicModeling.pdf Модификации EM-алгоритма для вероятностного тематического моделирования] // Машинное обучение и анализ данных. — 2013. — T. 1, № 6. — С. 657–686.
+
-
# Воронцов К. В., Фрей А. И., Ромов П. А., Янина А. О., Суворова М. А., Апишев М. А. [[Media:Voron15damdid.pdf|BigARTM: библиотека с открытым кодом для тематического моделирования больших текстовых коллекций]] // Аналитика и управление данными в областях с интенсивным использованием данных. XVII Международная конференция DAMDID/RCDL’2015, Обнинск, 13-16 октября 2015.
+
-
# Маннинг К., Рагхаван П., Шютце Х. Введение в информационный поиск. — Вильямс, 2011.
+
-
# Asuncion A., Welling M., Smyth P., Teh Y. W. On smoothing and inference for topic models // Proceedings of the International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. — 2009.
+
-
# Blei D. M., Ng A. Y., Jordan M. I. Latent Dirichlet allocation // Journal of Machine Learning Research. — 2003. — Vol. 3. — Pp. 993–1022.
+
-
# Chemudugunta C., Smyth P., Steyvers M. Modeling general and specific aspects of documents with a probabilistic topic model // Advances in Neural Information Processing Systems. — MIT Press, 2006. — Vol. 19. — Pp. 241–248.
+
-
# Daud A., Li J., Zhou L., Muhammad F. Knowledge discovery through directed probabilistic topic models: a survey // Frontiers of Computer Science in China.— 2010.— Vol. 4, no. 2. — Pp. 280–301.
+
-
# Dempster A. P., Laird N. M., Rubin D. B. Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm // J. of the Royal Statistical Society, Series B. — 1977. — no. 34. — Pp. 1–38.
+
-
# Hofmann T. Probabilistic latent semantic indexing // Proceedings of the 22nd annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. — New York, NY, USA: ACM, 1999. — Pp. 50–57.
+
-
# Hoffman M. D., Blei D. M., Bach F. R. Online Learning for Latent Dirichlet Allocation // NIPS, 2010. Pp. 856–864.
+
-
# Lu Y., Mei Q., Zhai C. Investigating task performance of probabilistic topic models: an empirical study of PLSA and LDA // Information Retrieval. — 2011. — Vol.14, no.2. — Pp. 178–203.
+
-
# Vorontsov K. V., Frei O. I., Apishev M. A., Romov P. A., Suvorova M. A., Yanina A. O. [[Media:Voron15cikm-tm.pdf|Non-Bayesian Additive Regularization for Multimodal Topic Modeling of Large Collections]] // Proceedings of the 2015 Workshop on Topic Models: Post-Processing and Applications, October 19, 2015, Melbourne, Australia. ACM, New York, NY, USA. pp. 29–37.
+
-
# Wallach H., Mimno D., McCallum A. Rethinking LDA: Why priors matter // Advances in Neural Information Processing Systems 22 / Ed. by Y. Bengio, D. Schuurmans, J. Lafferty, C. K. I. Williams, A. Culotta. — 2009. — Pp. 1973–1981.
+
-
 
+
-
== Ссылки ==
+
-
* [http://www.youtube.com/watch?v=vSzsuq7uHPE Видеозапись лекции на ТМШ, 19 июня 2015]
+
-
* [[Тематическое моделирование]]
+
-
* [[Аддитивная регуляризация тематических моделей]]
+
-
* [[Коллекции документов для тематического моделирования]]
+
-
* [[BigARTM]]
+
-
* Конспект лекций: [[Media:Voron-2013-ptm.pdf|Voron-2013-ptm.pdf, 2.6 МБ]] {{важно|(обновление 16 октября 2013)}}.
+
-
* BigARTM: тематическое моделирование больших текстовых коллекций. [http://www.meetup.com/Moscow-Data-Fest/events/224856462/ Data Fest #1], 12 сентября 2015. '''[[Media:voron-2015-datafest.pdf|(PDF,&nbsp;6.5&nbsp;МБ)]]'''.
+
-
 
+
-
[[Категория:Учебные курсы]]
+

Текущая версия

Содержание

Спецкурс читается студентам 2—5 курсов на кафедре «Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ с 2013 года и студентам 6 курса на кафедре «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ с 2019 года.

В спецкурсе изучается вероятностное тематическое моделирование (topic modeling) коллекций текстовых документов. Тематическая модель определяет, какие темы содержатся в большой текстовой коллекции, и к каким темам относится каждый документ. Тематические модели позволяют искать тексты по смыслу, а не по ключевым словам, и создавать информационно-поисковые системы нового поколения, основанные на парадигме семантического разведочного поиска (exploratory search). Рассматриваются тематические модели для классификации, категоризации, сегментации, суммаризации текстов естественного языка, а также для рекомендательных систем, анализа банковских транзакционных данных, анализа биомедицинских сигналов. В спецкурсе развивается многокритериальный подход к построению моделей с заданными свойствами — аддитивная регуляризация тематических моделей (АРТМ). Он основан на регуляризации некорректно поставленных задач стохастического матричного разложения. Особое внимание уделяется методам лингвистической регуляризации для моделирования связности текста. Предполагается проведение студентами численных экспериментов на модельных и реальных данных с помощью библиотеки тематического моделирования BigARTM.

От студентов требуются знания курсов линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации, машинного обучения, языков программирования Python и С++ желательно, но не обязательно.

Краткая ссылка на эту страницу: bit.ly/2EGWcjA.

Основной материал:

Программа курса

Задача тематического моделирования

Презентация: (PDF, 1,7 МБ) — обновление 11.09.2025. старая видеозапись

Цели и задачи тематического моделирования.

Аддитивная регуляризация тематических моделей.

  • Понятие некорректно поставленной задачи по Адамару. Регуляризация.
  • Лемма о максимизации на единичных симплексах. Условия Каруша–Куна–Таккера.
  • Теорема о необходимом условии максимума регуляризованного правдоподобия для ARTM.
  • Классические тематические модели PLSA и LDA как частные случаи ARTM.

Практика тематического моделирования.

  • Проект с открытым кодом BigARTM.
  • Этапы решения практических задач.
  • Методы предварительной обработки текста.
  • Датасеты и практические задания по курсу.

Моделирование локального контекста

Презентация: (PDF, 3,2 МБ) — обновление 14.09.2025. старая видеозапись

Онлайновый ЕМ-алгоритм.

  • Рациональный ЕМ-алгоритм (встраивание Е-шага внутрь М-шага).
  • Онлайновый EM-алгоритм для ARTM.
  • Пакетный онлайновый регуляризованный EM-алгоритм для ARTM.

Линейная тематизация текста.

  • Линейная тематизация текста за один проход без матрицы \Theta.
  • Локализация E-шага. Линейная тематизация. Коэффициенты внимания. Attentive ARTM.
  • Двунаправленная тематическая модель контекста.
  • Онлайновый EM-алгоритм с однопроходным локализованным E-шагом.

Аналогия с нейросетевыми моделями языка.

  • Свёрточная нейросеть GCNN (Gated Convolutional Network)
  • Модель само-внимания (self-attention) Query-Key-Value.
  • Трансформер и онлайновый EM-алгоритм с многопроходным локализованным E-шагом.
  • Нейросетевая тематическая модель Contextual-Top2Vec.

Реализация ЕМ-алгоритма и комбинирование регуляризаторов

Презентация: (PDF, 1,4 МБ) — обновление 14.09.2025. старая видеозапись

Часто используемые регуляризаторы.

  • Сглаживание и разреживание.
  • Частичное обучение.
  • Декоррелирование тем.
  • Разреживание для отбора тем.

Особенности реализации ЕМ-алгоритма для ARTM.

  • Улучшение сходимости несмещёнными оценками.
  • Замена логарифма в функции потерь.
  • Матричная запись ЕМ-алгоритма.
  • Подбор коэффициентов регуляризации. Траектория регуляризации.
  • Относительные коэффициенты регуляризации.
  • Библиотеки BigARTM и TopicNet.

Эксперименты с регуляризацией.

  • Производительность BigARTM
  • Оценивание качества: перплексия, когерентность, лексическое ядро
  • Регуляризаторы сглаживания, разреживания, декоррелирования и отбора тем.
  • Комбинирование регуляризаторов, эмпирические рекомендации.
  • Эксперименты с отбором тем на синтетических и реальных данных.
  • Сравнение с байесовской моделью HDP (Hierarchical Dirichlet Process).
  • Эффект отбрасывания малых, дублирующих и линейно зависимых тем.

Оценивание качества тематических моделей

Презентация: (PDF, 1,7 МБ) — обновление 30.03.2025. старая видеозапись

Измерение качества тематических моделей.

  • Правдоподобие и перплексия.
  • Интерпретируемость и когерентность. Внутритекстовая когерентность.
  • Разреженность и различность.

Проверка гипотезы условной независимости.

  • Статистики на основе KL-дивергенции и их обобщения.
  • Регуляризатор семантической однородности.
  • Применение статистических тестов условной независимости.

Проблема тематической несбалансированности в данных

  • Проблема малых тем и тем-дубликатов
  • Тематическая несбалансированность как основная причина неинтерпретируемости тем
  • Эксперименты с регуляризаторами отбора тем и декоррелирования
  • Регуляризатор семантической однородности
  • Подходы к балансировке тем

Тематический информационный поиск

Презентация: (PDF, 3,7 МБ) — обновление 24.03.2025. старая видеозапись

Мультимодальные тематические модели.

  • Примеры модальностей.
  • Мультимодальный ARTM и регуляризованный ЕМ-алгоритм.

Иерархические тематические модели.

  • Иерархии тем. Послойное построение иерархии.
  • Регуляризаторы для разделения тем на подтемы.
  • Псевдодокументы родительских тем.
  • Модальность родительских тем.

Эксперименты с тематическим поиском.

  • Методика измерения качества поиска.
  • Тематическая модель для документного поиска.
  • Оптимизация гиперпараметров.

BigARTM и базовые инструменты

Мурат Апишев. Презентация: (zip, 0,6 МБ) — обновление 17.02.2017. Видеозапись

Предварительная обработка текстов

  • Парсинг «сырых» данных.
  • Токенизация, стемминг и лемматизация.
  • Выделение энграмм.
  • Законы Ципфа и Хипса. Фильтрация словаря коллекции. Удаление стоп-слов.

Библиотека BigARTM

  • Методологические рекоммендации по проведению экспериментов.
  • Установка BigARTM.
  • Формат и импорт входных данных.
  • Обучение простой модели (без регуляризации): создание, инициализация, настройка и оценивание модели.
  • Инструмент визуализации тематических моделей VisARTM. Основные возможности, демонстрация работы.

Дополнительный материал:

  • Презентация: (PDF, 1,5 МБ) — обновление 17.03.2017.
  • Видео — обновление 22.03.2017.
  • Воркшоп по BigARTM на DataFest'4. Видео.

Проект «Мастерская знаний»

Презентация: (PNG, 8,1 МБ) — обновление 3.03.2025.

Проект «Мастерская знаний»

  • Цели, задачи, концепция проекта. Тематические подборки научных текстов.
  • Модель векторизации текста для поиска и рекомендаций научных статей.
  • Основные сервисы «Мастерской знаний».

Место тематического моделирования в «Мастерской знаний»

  • Сервис тематизации подборки.
  • Сервисы выявления научных трендов и построения хронологических карт.
  • Вспомогательные функции в сервисе полуавтоматической суммаризации.

Карты знаний

  • Задачи иерархической суммаризации одной статьи, подборки статей.
  • Принципы построения интеллект-карт и карт знаний.
  • Что такое «тема»? Отличия тематизации и картирования.

Мультимодальные тематические модели

Презентация: (PDF, 2,8 МБ) — обновление 7.04.2025. старая видеозапись

Мультиязычные тематические модели.

  • Параллельные и сравнимые коллекции.
  • Регуляризаторы для учёта двуязычных словарей.
  • Кросс-язычный информационный поиск.

Трёхматричные модели.

  • Модели трёхматричных разложений. Понятие порождающей модальности.
  • Автор-тематическая модель (author-topic model).
  • Модель для выделения поведений объектов в видеопотоке.

Тематические модели транзакционных данных.

  • Примеры транзакционных данных в рекомендательных системах, социальных и рекламных сетях.
  • Гиперграфовая модель ARTM. Теорема о необходимом условии максимума регуляризованного правдоподобия.
  • Транзакционные данные в рекомендательных системах. Симметризованная гиперграфовая модель ARTM.
  • Гиперграфовые тематические модели языка. Тематическая модель предложений и сегментоидов.
  • Анализ транзакционных данных для выявления паттернов экономического поведения клиентов банка. Видео.
  • Анализ банковских транзакционных данных для выявления видов деятельности компаний.

Анализ зависимостей

Презентация: (PDF, 2,5 МБ) — обновление 14.04.2025. старая видеозапись

Зависимости, корреляции, связи.

  • Тематические модели классификации и регрессии.
  • Модель коррелированных тем CTM (Correlated Topic Model).
  • Регуляризаторы гиперссылок и цитирования. Выявление тематических влияний в научных публикациях.

Время и пространство.

  • Регуляризаторы времени.
  • Обнаружение и отслеживание тем.
  • Гео-пространственные модели.

Социальные сети.

  • Сфокусированный поиск в социальных медиа (пример: поиск этно-релевантного контента).
  • Выявление тематических сообществ. Регуляризаторы для направленных и ненаправленных связей.
  • Регуляризаторы для выявления социальных ролей пользователей.

Именование и суммаризация тем

Презентация: (PDF, 2,9 МБ) — обновление 28.04.2025. старая видеозапись

Методы суммаризации текстов.

  • Задачи автоматической суммаризации текстов. Подходы к суммаризации: extractive и abstractive.
  • Оценивание и отбор предложений для суммаризации. Релаксационный метод для многокритериальной дискретной оптимизации.
  • Тематическая модель предложений для суммаризации.
  • Критерии качества суммаризации. Метрики ROUGE, BLUE.

Автоматическое именование тем (topic labeling).

  • Формирование названий-кандидатов.
  • Релевантность, покрытие, различность.
  • Оценивание качества именования тем.

Задача суммаризации темы

  • Задача ранжирования документов
  • Задача фильтрации репрезентативных релевантных фраз.
  • Задача генерации связного текста

Проект «Тематизатор»

Презентация: (PDF, 6,7 МБ) — обновление 21.04.2025. Видеозапись

Визуализация тематических моделей

  • Концепция distant reading.
  • Карты знаний, иерархии, взаимосвязи, динамика, сегментация.
  • Спектр тем.
  • Визуализация матричного разложения.

Примеры прикладных задач

  • Поиск этно-релевантных тем в социальных сетях.
  • Анализ программ развития российских вузов.
  • Поиск и рубрикация научных статей на 100 языках.
  • Проекты Школы Прикладного Анализа Данных.

Анализ требований к «Тематизатору»

  • Функциональные требования.
  • Требования к интерпретируемости.
  • Основной пользовательский сценарий: Загрузка, Предобработка, Моделирование, Визуализация, Коррекция.
  • Этапизация работ.

Тематические модели сочетаемости слов

Презентация: (PDF, 1,4 МБ) — обновление 5.05.2025. старая видеозапись и ещё одна старая видеозапись

Мультиграммные модели и выделение терминов.

  • Алгоритм TopMine для быстрого поиска частых фраз. Критерии выделения коллокаций.
  • Синтаксический разбор. Нейросетевые синтаксические анализаторы SyntaxNet, UDpipe.
  • Критерии тематичности фраз.
  • Комбинирование синтаксической, статистической и тематической фильтрации фраз.

Тематические модели дистрибутивной семантики.

  • Дистрибутивная гипотеза. Модели CBOW и SGNS в программе word2vec.
  • Модель битермов BTM (Biterm Topic Model) для тематизации коллекций коротких текстов.
  • Модели WNTM (Word Network Topic Model) и WTM (Word Topic Model). Связь с моделью word2vec.

Позиционный регуляризатор в ARTM.

  • Гипотеза о сегментной структуре текста.
  • Регуляризация и пост-обработка Е-шага. Формулы М-шага.
  • Примеры регуляризаторов Е-шага. Разреживание распределения p(t|d,w). Сглаживание тематики слов по контексту.

Дополнительный материал:

  • Потапенко А. А. Векторные представления слов и документов. DataFest'4. Видео.

Байесовское обучение модели LDA

Презентация: (PDF, 2,1 МБ) — обновление 11.05.2025. старая видеозапись

Классические модели PLSA, LDA.

  • Модель PLSA.
  • Модель LDA. Распределение Дирихле и его свойства.
  • Максимизация апостериорной вероятности для модели LDA.

Вариационный байесовский вывод.

Сэмплирование Гиббса.

Замечания о байесовском подходе.

  • Оптимизация гиперпараметров в LDA.
  • Графическая нотация (plate notation). Stop using plate notation.
  • Сравнение байесовского подхода и ARTM.
  • Как читать статьи по байесовским моделям и строить эквивалентные ARTM-модели.


Отчетность по курсу

Условием сдачи курса является выполнение индивидуальных практических заданий.

Рекомендуемая структура отчёта об исследовании:

  • Постановка задачи: неформальное описание, ДНК (дано–найти–критерий), структура данных
  • Описание простого решения baseline
  • Описание основного решения и его вариантов
  • Описание набора данных и методики экспериментов
  • Результаты экспериментов по подбору гиперпараметров основного решения
  • Результаты экспериментов по сравнению основного решения с baseline
  • Примеры визуализации модели
  • Выводы: что работает, что не работает, инсайты
  • Ссылка на код

Примеры отчётов:

Литература

  1. Воронцов К. В. Вероятностное тематическое моделирование: теория регуляризации ARTM и библиотека с открытым кодом BigARTM. 2025.
  2. Xiaobao Wu, Thong Nguyen, Anh Tuan Luu. A Survey on Neural Topic Models: Methods, Applications, and Challenges. 2023.
  3. Rob Churchill, Lisa Singh. The Evolution of Topic Modeling. 2022.
  4. He Zhao, Dinh Phung, Viet Huynh, Yuan Jin, Lan Du, Wray Buntine. Topic Modelling Meets Deep Neural Networks: A Survey. 2021.
  5. Hamed Jelodar, Yongli Wang, Chi Yuan, Xia Feng. Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Topic modeling: models, applications, a survey. 2017.
  6. Hofmann T. Probabilistic latent semantic indexing // Proceedings of the 22nd annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. — New York, NY, USA: ACM, 1999. — Pp. 50–57.
  7. Blei D. M., Ng A. Y., Jordan M. I. Latent Dirichlet allocation // Journal of Machine Learning Research. — 2003. — Vol. 3. — Pp. 993–1022.
  8. Asuncion A., Welling M., Smyth P., Teh Y. W. On smoothing and inference for topic models // Proceedings of the International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. — 2009.

Ссылки

Материалы для первого ознакомления:

Подстраницы

Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2017
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2018Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2019, ВМКВероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2020
Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2021Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2024
Источник — «http://www.recognition.su/wiki/index.php?title=%D0%92%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8_%28%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B9%2C_%D0%9A.%D0%92.%D0%92%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%BD%D1%86%D0%BE%D0%B2%29»
Личные инструменты