朱穎奇, 李艷玲, 林 民,2, 郭振東

(1.內(nèi)蒙古師范大學(xué) 計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022; 2,內(nèi)蒙古師范大學(xué) 應(yīng)用數(shù)學(xué)中心,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022)

信息技術(shù)的提升、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展、無紙化辦公的普及,極大推動了自然語言形式文本的電子化進(jìn)程。除新聞、社交信息這些依賴互聯(lián)網(wǎng)快速傳播的大規(guī)模文本數(shù)據(jù)之外,學(xué)術(shù)論文、醫(yī)學(xué)資料、文化古籍等各種專業(yè)領(lǐng)域的文本數(shù)據(jù)也在大量產(chǎn)生和積累。上述以自然語言形式存儲的海量文本都可以稱為文本大數(shù)據(jù)。文本大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生規(guī)律和數(shù)據(jù)本身蘊含的潛在信息,具有重要研究價值。文本的主題分析是語義分析中的基礎(chǔ)和重點內(nèi)容。文本主題是一個抽象概念,它由一組具有相關(guān)含義的詞匯描述; 一篇文本通常包括多個主題,例如一篇關(guān)于奧運會的新聞稿中包含“運動”“旅游”等多個主題。

文本主題分析被應(yīng)用于社會、科技、文化等多領(lǐng)域的多種任務(wù)中。首先,能夠深入探究社會問題、現(xiàn)象,提高社會運行管理效率[1]。其次,能夠多角度觀察總結(jié)專業(yè)領(lǐng)域研究成果和現(xiàn)狀,推動專業(yè)領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展,指導(dǎo)領(lǐng)域發(fā)展方向[2]; 也可挖掘出政策主題和發(fā)展主題,以明確國家和國際政策的戰(zhàn)略路線以及當(dāng)前政策影響下相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展形勢[3]。最后,文本主題分析對知識積累、文化傳承也具有巨大作用,能有效提取和分析不同語言表示的領(lǐng)域知識文化主題信息,對增進(jìn)民族地區(qū)通用語言與民族語言的知識共享和傳播、傳承各民族優(yōu)秀文化具有重要現(xiàn)實意義。

綜上所述,利用計算機進(jìn)行文本大數(shù)據(jù)主題分析,能夠高效、準(zhǔn)確分析海量文本,挖掘出其中隱藏的核心內(nèi)容和發(fā)展規(guī)律,對社會政治、經(jīng)濟(jì)、科技、文化的發(fā)展具有推動作用,也能夠輔助相關(guān)政策的制定。面向文本大數(shù)據(jù)的主題分析是一項十分必要且緊迫的任務(wù),因此,本文從技術(shù)角度闡述了國內(nèi)外利用主題模型對文本進(jìn)行主題分析的現(xiàn)狀,旨在為主題分析的性能提升提供參考。

1 文本主題分析存在的問題及主題模型改進(jìn)思路

主題模型最初是一種概率統(tǒng)計模型,后來發(fā)展到深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,故而其模型構(gòu)建過程中,包含大量應(yīng)用數(shù)學(xué)理論、模型優(yōu)化算法以及文本處理知識。目前多數(shù)綜述文章都按照模型所屬類別進(jìn)行分類,例如基于概率統(tǒng)計和基于深度學(xué)習(xí)兩種類別,但是新方法的提出多基于前人的方法,不同類型的方法之間也在交叉融合,所以難以只按照方法類別進(jìn)行歸類。因此,本文從兩個角度進(jìn)行主題模型的綜述：第一,針對不同問題的模型改進(jìn)方法; 第二,按照模型改進(jìn)方法采取不同方式進(jìn)行歸類。

1.1 存在問題

(1) 短文本數(shù)據(jù)稀疏。一篇文檔根據(jù)文本的長度可分為長文本和短文本,論文、新聞報道等一般都是長文本,微博正文、商品描述等一般是短文本。由于短文本上下文信息有限,涉及的主題較為單一,多義詞的真實含義難以確定。而主題模型是一種從后驗分布推斷先驗分布的模型,所以在短文本樣本數(shù)量規(guī)模小、數(shù)據(jù)稀疏、文檔主題單一的情況下,建模能力受到限制。

(2) 不能充分考慮上下文內(nèi)容。傳統(tǒng)主題模型將文檔中的詞看作詞袋模型,只在文檔層面上考慮詞匯的分布,沒有考慮文檔之間的關(guān)系、詞匯之間的關(guān)系、詞匯重要性、上下文語境等。

(3) 文檔-主題分布和主題-詞分布的適用性和準(zhǔn)確性有待提高。LDA(latent dirichlet allocation)[4]最初根據(jù)經(jīng)驗假設(shè)傳統(tǒng)主題模型的兩個分布是多項分布,主題和詞的取值都決定于各自分布的參數(shù),主題的一致性、連貫性和主題之間的多樣性都直接受到分布參數(shù)的影響。但是,如何選擇更接近真實分布的初始假設(shè)分布？如何提高分布參數(shù)推理算法的精確性?這些都是主題模型需要不斷探索的內(nèi)容。

1.2 改進(jìn)思路

為解決上述問題,國內(nèi)外研究人員從三個方面對主題模型進(jìn)行了改進(jìn)。

(1) 增加外部輔助信息。主題模型的優(yōu)勢是一種無監(jiān)督算法,能夠在給定的文檔上直接進(jìn)行隱含主題挖掘,無需人工標(biāo)注。但是對于語言來說,其文化背景、時代背景、領(lǐng)域范圍等外部信息都對文本含義、文本主題起到至關(guān)重要的影響。而且在其他自然語言任務(wù)中,增加外部輔助信息也被證明是提高模型性能的有效方式。增加外部輔助信息的方式可細(xì)分為三種。

① 從額外的大規(guī)模語料庫獲取全局語言信息。在自然語言處理中為模型添加背景知識是常用而有效的方法,如著名的BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型,采用大規(guī)模語料用于預(yù)訓(xùn)練。所以,將基于大規(guī)模/領(lǐng)域性語料的預(yù)訓(xùn)練過程加入主題模型中,是獲取全局語言信息的方法之一。

② 從文檔、詞的關(guān)系中挖掘局部語言信息。通常文檔與文檔、文檔與詞、詞與詞之間具有一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系。如新聞中討論相同話題的文檔,通常在同一個版塊中,詞和詞之間的共現(xiàn)關(guān)系也能體現(xiàn)主題分布。所以語料的局部語言信息也值得深入挖掘。

③ 加入與任務(wù)相關(guān)的約束和知識。文本主題分析可用于文檔表示、文檔特征提取等,作為其他下游自然語言處理任務(wù)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。當(dāng)下游任務(wù)是分類任務(wù)時,文檔的標(biāo)簽可以使模型對主題的分布有預(yù)先判斷。所以當(dāng)主題模型被用于特定領(lǐng)域文本或者特定任務(wù)時,可以提取任務(wù)相關(guān)信息以輔助主題分析。

(2) 改進(jìn)參數(shù)分布的共軛先驗。主題模型中兩個重要分布是文檔-主題分布和主題-詞分布,求解這兩個分布的關(guān)鍵在于確定分布的類型和參數(shù)。最初主題模型將兩個分布假設(shè)為多項分布,從統(tǒng)計學(xué)角度利用多項分布的共軛先驗(即狄利克雷分布,Dirichlet distribution)求解參數(shù),但隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自編碼器在參數(shù)優(yōu)化效果上的提升,其它更適用于自編碼器的分布被加入主題模型中,求解過程更加迅速、準(zhǔn)確。所以分布的類型和參數(shù)均有改進(jìn)。

(3) 改進(jìn)采樣過程。傳統(tǒng)主題模型采用吉布斯采樣,為提高模型收斂速度和效果,有一些改進(jìn)方法。

下面以上述三種模型改進(jìn)思路為線索對近年來文獻(xiàn)進(jìn)行闡述,并指出解決的問題。

2 增加外部輔助信息

為主題模型增加的外部信息包括三種: 大規(guī)模語料庫的語言信息; 文檔和詞關(guān)系的局部信息; 與任務(wù)相關(guān)的領(lǐng)域知識或約束。

2.1 從額外的大規(guī)模語料庫獲取全局語言信息

額外的大規(guī)模語料庫語言信息可通過預(yù)訓(xùn)練得到,將預(yù)訓(xùn)練結(jié)果作為主題模型的一種輸入,代表模型有ETM、TWE、JTW、TSTNM、LDA2Vec2016、transformer+LDA等。

Mikolovt等[5]最早提出Word2Vec詞嵌入模型,通過使目標(biāo)詞與周圍上下文詞在樣本空間中共現(xiàn)概率最大化來得到目標(biāo)詞的低維稠密向量表示。用詞向量表示文檔單詞能包含單詞上下文信息,也能包含大規(guī)模訓(xùn)練語料隱含的語言知識。

詞嵌入主題模型將詞嵌入融合到LDA模型中,融入了單詞上下文信息,改進(jìn)了詞袋表示。Moody[6]提出LDA2Vec模型,在LDA中加入Word2Vec詞向量既優(yōu)化了單詞特征,也能提高計算單詞間相似度的準(zhǔn)確率,緩解了LDA在處理短文本中的困難,能生成具有可解釋的主題分布。但是一個單詞也許會有多種含義,一種詞向量無法表示不同情境下單詞的不同含義,所以Liu 等[7]提出了一種主題詞嵌入(topical word embeddings,TWE)模型,該模型將主題和主題-詞對視作“偽詞”放入Skip-Gram模型進(jìn)行訓(xùn)練,令每個單詞在不同主題下具有不同的向量表達(dá)。Shi等[8]提出了基于Skip-Gram的主題詞嵌入(skip-gram topical word embeddings,STE)模型,首先當(dāng)給定一個目標(biāo)詞及其主題時,構(gòu)建一個可以預(yù)測上下文詞的生成函數(shù); 其次設(shè)計一個最大期望(expectation maximization,EM)采樣方法,E步驟用于評價主題分布的質(zhì)量,M步用于更新主題分布和詞向量。Dieng等[9]進(jìn)一步提出了嵌入主題模型(embedding topic model,ETM),把主題作為單詞的上下文語義依賴,通過最大化主題的單詞生成概率優(yōu)化主題向量,并將主題向量映射到與詞向量一致的語義空間,改善了生成主題的一致性。TWE等能夠?qū)⒅黝}信息加入詞向量的訓(xùn)練之中,并利用詞向量的上下文信息輔助生成主題分布。ETM的優(yōu)勢是可以直接訓(xùn)練出主題向量,并將詞向量和主題向量聯(lián)合訓(xùn)練。Zhu等[10]結(jié)合這兩種思路提出了主題-詞嵌入聯(lián)合模型(joint topic word-embedding,JTW),利用Skip-Gram思想訓(xùn)練出主題向量,該模型首先將中心詞和上下文詞作為編碼器的輸入,獲得隱含主題向量和主題分布,隨后利用解碼器,通過主題分布和主題向量分別重構(gòu)上下文詞和中心詞。

此外,BERT模型將Transformer[11]編碼器作為模型的主體結(jié)構(gòu),通過海量語料的訓(xùn)練和在具體任務(wù)中的微調(diào)(fine-tuning),得到了一組適用性廣泛、上下文語境敏感的詞向量,解決了以往Word2Vec、Glove等模型的聚義問題。所以將BERT與主題模型相結(jié)合也是一種新穎的改進(jìn)思路。Alexander等[12]認(rèn)為,BERT的微調(diào)機制雖然很好,但需要從大量參數(shù)中獲得語境信息,而主題模型采用自編碼器結(jié)構(gòu)時,又需要縮減維度來獲得更具可解釋性的主題,兩者難以同時訓(xùn)練。因此,筆者將一篇文檔分別表示為BOW表示和基于BERT的自編碼“教師”(BERT-based auto-encoder teacher,BAT)表示,將兩種表示同時輸入“學(xué)生”神經(jīng)主題模型中,這樣既包含預(yù)訓(xùn)練Transformer中豐富的語境知識,又兼顧主題模型的可解釋性,這種“教師”-“學(xué)生”訓(xùn)練模式是一種用于模型壓縮的知識蒸餾架構(gòu),它對于大規(guī)模和小規(guī)模的模型結(jié)合具有借鑒意義。

2.2 從文檔、詞的關(guān)系中挖掘局部語言信息

文檔和詞關(guān)系的局部信息常常考慮文檔之間的相似性、文檔和詞的共現(xiàn)關(guān)系及詞對文本的注意力、詞和詞的共現(xiàn)關(guān)系、層次關(guān)系,代表模型有：BTM、GraphBTM、TSNTM、JEA-LDA等。

短文本主題分析的難點在于一篇文檔包含的詞數(shù)目太少,不能給文檔的主題分布提供更多信息。降低數(shù)據(jù)稀疏性主要從兩個方面著手,一是增加詞數(shù)目,二是擴(kuò)大選詞范圍?；诖?Yan等[13]提出BTM(biterm topic model),提取語料級別的共現(xiàn)詞對(Biterm是指共現(xiàn)詞對)代替原來的單個詞,將詞共現(xiàn)信息引入主題模型,極大緩解了短文本數(shù)據(jù)稀疏性。此后,研究人員開始基于BTM做出改進(jìn)。Cheng等[14]提出IBTM(incremental biterm topic model),對Biterm集合進(jìn)行建模,并使用增量式吉布斯采樣(incremental Gibbs sampling),實現(xiàn)主題參數(shù)的更新,克服了 BTM 不能增量抽取主題的缺點。而Li等[15]結(jié)合了上文中提到的詞嵌入,提出 R-BTM 模型,利用詞嵌入生成的相似詞表來提取更連貫的 Biterm,從而抽取出質(zhì)量更高的主題。雖然BTM能夠緩解短文本的稀疏問題,但是在語料庫上建模時,仍存在不能顧及長文檔內(nèi)部豐富主題的缺陷,因此Zhu等[16]提出基于圖的BTM(graph BTM),它在多個文檔上使用滑動窗口,提取窗口中的所有單詞共現(xiàn),構(gòu)造出單詞共現(xiàn)圖,并使用GCN對詞共現(xiàn)圖進(jìn)行建模,作為編碼器主題模型的輸入。GraphBTM既考慮了詞共現(xiàn)關(guān)系,又提取了文檔范圍的局部結(jié)構(gòu)信息。上述是在平面上對詞進(jìn)行建模,而TSNTM[17]是在樹結(jié)構(gòu)上對詞和主題進(jìn)行層次建模,具有通用含義的主題和詞靠近根節(jié)點,含有具體含義的主題和詞更靠近葉節(jié)點。

BTM及其變體只考慮了單詞關(guān)系而忽略了文檔關(guān)系,討論同一個話題的文檔通常情況下會有相似的詞分布,通過在主題模型中引入文檔關(guān)系能夠提高所提取主題的質(zhì)量[18]。Zhou等[19]提出了一種基于文檔關(guān)系圖的神經(jīng)主題建模,將語料庫表示為文檔關(guān)系圖卷積網(wǎng)絡(luò)(graph convolutional network,GCN),節(jié)點是文檔和單詞,邊體現(xiàn)文檔-單詞共現(xiàn)關(guān)系。劉佳琦等[20]用孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)變分自編碼器神經(jīng)主題模型,兩個不同的文檔被輸入孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其相似度被加入損失函數(shù)中,提升了模型中隱變量和輸入文檔之間的相關(guān)性。

上述模型直接對模型添加文檔和詞之間的關(guān)系進(jìn)行改進(jìn),此外,還可利用注意力機制對主題施加詞注意力,JEA-LDA[21]結(jié)合了單詞嵌入和主題嵌入結(jié)構(gòu),并在單詞和主題之間添加注意力機制,用來捕獲主題與單詞之間的相互作用關(guān)系。

2.3 加入與任務(wù)相關(guān)的約束和知識

與任務(wù)相關(guān)的領(lǐng)域知識或約束信息,多數(shù)在有監(jiān)督主題模型中采用,將文檔標(biāo)簽、文本特征作為外部信息,還有直接利用主題質(zhì)量評價指標(biāo)指導(dǎo)模型優(yōu)化,代表模型有：linkLDA、Supervised Topic Model、s-To-MCAT和基于強化學(xué)習(xí)的神經(jīng)主題模型等。

主題模型除了能直接分析文本之外,還可以為其他下游任務(wù)服務(wù)。根據(jù)任務(wù)的內(nèi)容可以額外加入任務(wù)相關(guān)的知識,以提高主題分布的合理性。如在處理社交媒體文本時,對用戶的興趣和行為模式進(jìn)行建模[22]; 或者在研究文本主題演變過程時,將時間信息加入主題模型中,例如TOT模型[23]、DTM模型[24]和LPOBTM模型[25]; 在知識圖譜的任務(wù)中,將LDA與實體向量編碼的知識相結(jié)合,通過“知識”分布對LDA的詞分布和主題分布的參與來提高主題語義的一致性和連貫性[26]。

很多下游任務(wù)是有監(jiān)督任務(wù),樣本特征、樣本標(biāo)簽成為良好的輔助信息。LF-LDA模型[27]將主題-詞分布換成 “主題-特征分布+特征-詞分布”混合分布,而Tr-sLDA[28]則進(jìn)一步將主題-標(biāo)簽分布中的“標(biāo)簽”變成源域和目標(biāo)域的交集,上述兩個例子中,不僅能計算詞在主題上的分布,還能計算特征和標(biāo)簽在主題上的分布,這使主題的使用范圍更廣。

最典型的有監(jiān)督主題模型是sLDA(surpervised LDA)[29],它在主題模型中加入文檔標(biāo)簽作為響應(yīng)變量,與主題模型同時訓(xùn)練。sLDA是基于概率統(tǒng)計的方法,也有將主題建模和非線性分類相結(jié)合的方法(GPSTM)[30],但更多的有監(jiān)督主題模型采用了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,常用的有變分自編碼器和對抗生成網(wǎng)絡(luò)。

SNTM[31]是一種典型有監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主題模型,它在NTM的基礎(chǔ)上增加了一個標(biāo)簽層,本質(zhì)上是增加了一個主題-標(biāo)簽分布,具體采用pairwise方法對輸入的文檔對進(jìn)行排序,使用主題-標(biāo)簽分布計算出兩個輸入文檔的標(biāo)簽,模型期望令正例標(biāo)簽值最大化,令負(fù)例標(biāo)簽值最小化。

主題模型本質(zhì)上是一種文檔生成模型,隨著對抗生成網(wǎng)絡(luò)(generative adversarial networks,GAN)的提出,主題和文檔的生成過程可以用GAN來模擬,由此提出了ATM[32],ATM的生成器能捕獲潛在文檔-主題語義分布和文檔-詞級語義表示。傳統(tǒng)的主題模型采用的是近似解析,而ATM直接使用鑒別器網(wǎng)絡(luò)來識別輸入文檔是真是假,其輸出信號可以幫助生成器從Dirichlet分布的隨機噪聲中構(gòu)造更真實的文檔。盡管ATM能夠發(fā)現(xiàn)更連貫的主題,但由于缺乏主題推理模塊,它不能用于歸納給定文檔的主題分布,這種局限性阻礙了它在文本分類等下游任務(wù)中的應(yīng)用。而在MCAT中[33],主題建模是一種主題分布和詞分布之間的轉(zhuǎn)換過程,生成器將從Dirichlet先驗中隨機抽取的主題分布轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的詞分布,編碼器將文檔的詞分布表示反向轉(zhuǎn)換為文檔的主題分布表示。除此之外,對抗網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)只能保證生成器生成的樣本與真實樣本同分布,但是實際上更希望模型輸入輸出的文檔是一一對應(yīng)的,也就是A-B-A還可以再遷移回來,即循環(huán)一致性。

神經(jīng)變分推理在文本處理方面取得了許多進(jìn)展。但是由于主題本身的質(zhì)量評價沒有最優(yōu)值,所以其主題模型的目標(biāo)只能包括最小化重建文檔損失,不能考慮主題的連貫性和一致性,但最小化重建錯誤并不意味著能得到高質(zhì)量的主題。所以有學(xué)者[34]借鑒強化學(xué)習(xí)的思想,將話題連貫性作為獎勵信號引入基于VAE的主題模型訓(xùn)練中。由于強化學(xué)習(xí)的機制十分強大,而且將主題質(zhì)量加入主題訓(xùn)練是一種十分新穎的想法,所以本文認(rèn)為基于強化學(xué)習(xí)的主題模型非常具有潛力。

3 改進(jìn)參數(shù)分布的共軛先驗

主題模型中兩個重要分布是文檔-主題分布和主題-詞分布,隨著主題推斷數(shù)據(jù)規(guī)模擴(kuò)大和問題復(fù)雜度提高,主題模型包含了越來越多的隱變量和額外信息,模型參數(shù)的推斷過程變得愈加復(fù)雜。變分自編碼器(variational auto-encoder,VAE)[35]通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似主題模型中隱變量的后驗分布,即變分推斷過程,提供了一種適合處理大數(shù)據(jù)并且擴(kuò)展性強的主題模型訓(xùn)練方法。

為了克服傳統(tǒng)主題模型需要復(fù)雜推理算法的局限性,設(shè)計了神經(jīng)變分文檔模型(neural variational document model,NVDM)[36],NVDM是一個無監(jiān)督的文本生成模型,旨在為每個文檔提取一個連續(xù)的潛在語義向量。該模型是一個變分自編碼器：MLP(multilayer Perceptron)編碼器(推斷網(wǎng)絡(luò))將文檔的詞袋模型表示壓縮為一個連續(xù)的潛在分布,softmax解碼器(生成模型)生成詞來重構(gòu)文檔。自此,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主題模型開始快速發(fā)展。

自編碼器在主題模型中的使用不僅令分布的推斷過程更加簡便,而且可以嘗試更多種主題分布和參數(shù)分布。原始主題模型的分布是多項分布-狄利克雷分布(Dirichlet)的共軛分布,但是變分自編碼器的參數(shù)更新只適合“l(fā)ocation-scale”分布簇的分布,而Dirichlet分布不屬于這個分布,所以在NVDM中采用高斯分布來代替Dirichlet分布。高斯LDA中[37-38],主題-詞分布由多項分布變?yōu)槎嘧兞扛咚狗植?其參數(shù)分布也是高斯分布。但是使用高斯先驗會產(chǎn)生一些不相干和相似的主題。Sutton等[39]提出了LDA-VAE 和Prod LDA,作者認(rèn)為Dirichlet分布比高斯分布更適合于主題建模,所以用Logistic正態(tài)分布近似Dirichlet先驗分布,有助于產(chǎn)生更連貫和多樣的主題。為了不改變Dirichlet分布,Nan等[40]提出了一種基于WAE(wasserstein autoencoder)框架的主題模型W-LDA,在潛在文檔-主題空間中,通過分布匹配方法直接近似Dirichlet先驗,不需要采用任何高斯近似,保持了主題模型原本的Dirichlet先驗,在一定程度上也可以解決后驗失效問題。除Dirichlet分布、高斯分布、Logistic正態(tài)分布,還有學(xué)者采用Weibull分布[41],Weibull分布可以更好地逼近Gamma分布,并通過均勻噪聲進(jìn)行簡單的重參數(shù)化,有助于高效地計算推斷網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的梯度。

4 改進(jìn)采樣過程

隨著自編碼器主題模型的廣泛使用,采樣過程被省略,關(guān)于采樣的改進(jìn)方法較少。主題模型中常用的采樣方法是吉布斯采樣,IBTM[14]使用增量式吉布斯采樣替代吉布斯采樣,實現(xiàn)主題參數(shù)的更新,克服了 BTM 不能增量抽取主題的缺點。高斯LDA中采用了一種collapsed Gibbs sampling算法來加快模型求解速度。此外也有少量其它采樣方法,例如基于負(fù)采樣解碼器的短文本主題建模[42],負(fù)采樣原理是從文本中根據(jù)主題-詞分布采樣到的詞作為正樣本,將其他主題中概率較高但未分配給當(dāng)前文本的單詞作為負(fù)樣本,這樣能使主題詞的分布相互推開,從而為產(chǎn)生不同的主題提供更好的學(xué)習(xí)目標(biāo)。

5 總結(jié)與展望

本文從三個方面介紹了近年來文本主題模型的改進(jìn)方法,以下對這三個方面進(jìn)行總結(jié),并給出可能的改進(jìn)方向。

(1) 增加外部輔助信息。

① Word 2Vec是一個非常成熟的詞表示模型,但是近年來基于transformer的BERT模型更具有發(fā)展?jié)摿?因為BERT能夠從更大規(guī)模的語料中挖掘更深層次的語言信息。

② BTM及其變種充分考慮了詞共現(xiàn)知識,文檔之間的關(guān)系研究較少。

③ 近年來基于變分自編碼器的主題模型數(shù)量眾多,但是對抗生成網(wǎng)絡(luò)的判別器能夠在模型中加入更多標(biāo)簽類信息,更加值得關(guān)注和研究。此外,基于強化學(xué)習(xí)的主題模型構(gòu)思新穎,關(guān)鍵在于能夠把不定量主題評價指標(biāo)(連貫性、一致性)加入模型訓(xùn)練中去,這一點非常值得關(guān)注。

(2) 改進(jìn)參數(shù)分布的共軛先驗。

由于變分自編碼器的廣泛使用,Dirichlet分布逐漸被高斯分布取代。但是依舊有學(xué)者不斷嘗試回歸到Dirichlet分布中,以獲得更連續(xù)、更一致的主題。

(3) 改進(jìn)采樣過程。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主題模型得到更多實用,所以傳統(tǒng)采樣過程被網(wǎng)絡(luò)參數(shù)自動更新所取代,而且采樣過程對模型的改進(jìn)效果不明顯,所以近年來對于采樣的改進(jìn)比較困難,也相對較少。