LDA 主题模型性能 - scikit-learn 的主题一致性实现答案

【问题标题】：LDA Topic Model Performance - Topic Coherence Implementation for scikit-learnLDA 主题模型性能 - scikit-learn 的主题一致性实现
【发布时间】：2019-02-05 17:58:29
【问题描述】：

我有一个关于测量/计算 scikit-learn 中构建的 LDA 模型的主题连贯性的问题。

主题一致性是衡量给定 LDA 主题模型的人类可解释性的有用指标。 Gensim 的CoherenceModel 允许为给定的 LDA 模型计算主题连贯性（包括几个变体）。

我有兴趣利用 scikit-learn's LDA 而不是 gensim's LDA 来简化使用和文档（注意：我想避免使用 gensim 来 scikit-learn 包装器，即实际上利用 sklearn 的 LDA ）。根据我的研究，似乎没有与 Gensim 的 CoherenceModel 等效的 scikit-learn。

有没有办法：

1 - 将 scikit-learn 的 LDA 模型输入到 gensim 的 CoherenceModel 管道中，通过手动将 scikit-learn 模型转换为 gensim 格式或通过 scikit-learn 到 gensim 包装器（我见过包装器反过来）来生成主题连贯性？

或者

2 - 从 scikit-learn 的 LDA 模型和 CountVectorizer/Tfidf 矩阵手动计算主题连贯性？

我在网上对此用例的实现进行了大量研究，但没有看到任何解决方案。我唯一的线索是科学文献中记录的方程式。

如果有人对任何类似的实现有任何了解，或者如果您能指出我为此创建手动方法的正确方向，那就太好了。谢谢！

*旁注：我知道在 scikit-learn 中可以使用困惑度和对数似然来进行性能测量，但从我所阅读的内容来看，这些并不具有预测性。

【问题讨论】：

我没有直接回答你的问题。但是，为什么不直接使用 gensim 来拟合新的 LDA 模型呢？我在 scikit-learn 中没有使用 LDA 的经验，但我知道 gensim 非常快速且好用
老实说，当语料库变得非常大并且您要求 50 多个主题时，Gensim 自己的 LDA 并没有那么快。它的结果也往往比 MALLET 的结果差。我和作者有同样的问题。

标签： scikit-learn nlp gensim lda topic-modeling

【解决方案1】：

将 scikit-learn 的 LDA 模型输入到 gensim 的 CoherenceModel 管道中

据我所知，没有“简单的方法”可以做到这一点。您必须手动重新格式化 sklearn 数据结构以与 gensim 兼容。我自己没有尝试过，但这让我觉得这是一个不必要的步骤，可能需要很长时间。您可能想查看 gensim-sklearn-wrapper 的旧 Python 2.7 尝试，但它似乎已被弃用 - 也许您可以从中获得一些信息/灵感。

从 scikit-learn 的 LDA 模型和 CountVectorizer/Tfidf 矩阵手动计算主题连贯性？

您需要的向量的汇总可以通过循环轻松实现。您可以找到“手册”coherence calculation for NMF 的代码示例。当然，计算取决于具体的度量，但 sklearn 应该很容易返回您分析所需的数据。

资源

我不清楚您为什么要断然排除 gensim - 主题连贯性管道非常广泛，并且存在文档。

例如，请参阅这三个教程（在 Jupyter 笔记本中）。

可以在这篇论文here中找到几种相干性度量的公式。

【讨论】：