TuoTuo
Stable 0.2.7 release
Tuotuo Pythonで書かれたトピックモデリングライブラリ。 Tuotuoもかわいい男の子、私の息子で、現在は6ヶ月です。
パッケージマネージャーPIPを使用して、Tuotuoをインストールします。ここでは、Pypiの分布を見つけることができます。
pip install TuoTuo --upgrade現在、ライブラリは、潜在的なディリクレアロケーション(LDA)を介したトピックモデリングのみをサポートしています。私たちが知っているように、LDAはギブスのサンプリングと変分推論を使用して実装できます。これは数学的により洗練されているため、後者を選択します
import torch as tr
from tuotuo . generator import doc_generator
gen = doc_generator (
M = 100 ,
# we sample 100 documents
L = 20 ,
# each document would contain 20 pre-defined words
topic_prior = tr . tensor ([ 1 , 1 , 1 , 1 , 1 ], dtype = tr . double )
# we use a exchangable Dirichlet Distribution as our topic prior,
# that is a uniform distribution on 5 topics
)
train_docs = gen . generate_doc () from tuotuo . lda_model import LDASmoothed
import matplotlib . pyplot as plt
lda = LDASmoothed (
num_topics = 5 ,
)
perplexes = lda . fit (
train_docs ,
sampling = False ,
verbose = True ,
return_perplexities = True ,
)
plt . plot ( perplexes )
= >= >= >= >= >= >= >= >
Topic Dirichlet Prior , Alpha
1
Exchangeable Word Dirichlet Prior , Eta
1
Var Inf - Word Dirichlet prior , Lambda
( 5 , 40 )
Var Inf - Topic Dirichlet prior , Gamma
( 100 , 5 )
Init perplexity = 84.99592157507153
End perplexity = 45.96696541539976 
for topic_index in range ( lda . _lambda_ . shape [ 0 ]):
top5 = np . argsort ( lda . _lambda_ [ topic_index ,:],)[ - 5 :]
print ( f"Topic { topic_index } " )
for i , idx in enumerate ( top5 ):
print ( f"Top { i + 1 } -> { lda . train_doc . idx_to_vocab [ idx ] } " )
print ()
= >= >= >= >= >= >= >= >
Topic 0
Top 1 -> physical
Top 2 -> quantum
Top 3 -> research
Top 4 -> scientst
Top 5 -> astrophysics
Topic 1
Top 1 -> divorce
Top 2 -> attorney
Top 3 -> court
Top 4 -> bankrupt
Top 5 -> contract
Topic 2
Top 1 -> content
Top 2 -> Craftsmanship
Top 3 -> concert
Top 4 -> asymmetrical
Top 5 -> Symmetrical
Topic 3
Top 1 -> recreation
Top 2 -> FIFA
Top 3 -> football
Top 4 -> Olympic
Top 5 -> athletics
Topic 4
Top 1 -> fever
Top 2 -> appetite
Top 3 -> contagious
Top 4 -> decongestant
Top 5 -> injection上位5つの単語からわかるように、次のマッピングを簡単に実現できます。
トピック0->科学トピック1->法律トピック2->アートトピック3->スポーツトピック4->健康
プルリクエストは大歓迎です。大きな変更については、最初に問題を開いて、何を変えたいかを議論してください。
利用可能な成熟したトピックモデリングライブラリがないため、次の方向に貢献したい協力者も探しています。
この部分の作業のほとんどは完了していますが、まだ作業する必要があります。
図書館を拡張して、このICML論文に従って神経変動推論をサポートします:テキスト処理のための神経変異推論
このACLペーパーに従って、強化学習をサポートするためのトレーニングを拡張します:強化学習を備えた神経トピックモデル
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