Участник:Kruglikov/PLSA

Общая схема описания алгоритмов имеет следующий вид:

1 Свойства и структура алгоритмов

1.1 Общее описание алгоритма

Задача тематического моделирования заключается в том, чтобы выделить в коллекции текстовых документов скрытые структуры, называемые темами. Неформально под темой понимается семантически однородное множество документов. Более формально, темой называется условное распределение на множестве терминов [math]p(w|t)[/math], а тематикой документа называется условное распределение [math]p(t|d)[/math]. Переменная [math]t[/math] является скрытой. Таким образом, задача тематического моделирования — оценить вероятности [math]p(w|t)[/math] и [math]p(t|d)[/math] по наблюдаемым частотам [math]p(w|d)[/math] слов в документах.

Задачу восстановления скрытого распределения можно решать, максимизируя правдоподобие выборки EM-алгоритмом. В применении к тематическому моделированию такой подход называется probabilistic latent semantic analysis — PLSA.

1.2 Математическое описание алгоритма

Пусть [math]D[/math] — конечное множество документов, [math]W[/math] — конечное множество терминов, [math]T[/math] — конечное множество тем. [math](d_i, w_i, t_i)_{i=1}^n \subset D \times W \times T[/math] — коллекция текстовых документов.

Введём набор счётчиков:

[math]n_{dwt} = \sum_{i=1}^n [d_i = d][w_i = w][t_i = t][/math] — частота [math](d_i, w_i, t_i)[/math] в коллекции;

[math]n_{wt} = \sum_{d} n_{dwt}[/math] — частота термина [math]w[/math] в теме [math]t[/math];

[math]n_{td} = \sum_{w} n_{dwt}[/math] — частота терминов темы [math]t[/math] в документе [math]d[/math];

[math]n_{t} = \sum_{d, w} n_{dwt}[/math] — частота терминов темы [math]t[/math] коллекции;

[math]n_{dw} = \sum_{t} n_{dwt}[/math] — частота термина [math]w[/math] в документе [math]d[/math];

[math]n_{w} = \sum_{d, t} n_{dwt}[/math] — частота термина [math]w[/math] в коллекции;

[math]n_{d} = \sum_{w, t} n_{dwt}[/math] — длина документа [math]d[/math];

[math]n = \sum_{d, w, t} n_{dwt}[/math] — длина коллекции.

3 Литература

Воронцов К. В. Вероятностные тематические модели. Лекция 1. Введение (слайды)