【问题标题】:MALLET Java API Importing DataMALLET Java API 导入数据
【发布时间】:2014-11-14 20:24:30
【问题描述】:

我正在尝试使用 Java API 进行主题建模。软件包提供了一个方便的示例。但是,鉴于我的数据量要大得多,我认为从一个文件中全部导入它是不切实际的。

我查看了另一个 MALLET 问题中链接到的 powerpoint 演示文稿,发现了一个名为 FileIterator 的东西,我相信我应该能够使用它来代替他们示例 Java 代码中使用的 CsvIterator。但是,我不确定我是否正确使用它。我尝试用它运行我的代码,但它在刚刚创建 FileIterator 的行上花费了不切实际的大量时间。我还没有深入研究 MALLET 代码来剖析这个问题;我想其他人可能已经知道更多了。我可以只传递一个包含多个存储文档本身的目录的目录吗?

然后我也有可能一次给它太多数据。

所以我的整体问题实际上分为两部分:

1) MALLET 可以在多大的范围内发挥作用?我有大约 500,000 个 6 行文档,我想提供主题。首先使用 MALLET 是否可行?

2) 如果上面的答案是可行的,那么用 MALLET 导入这些数据的最佳方法是什么?如果使用 MALLET 不可行,还有什么我可以使用的建议?


编辑:我确实能够使用 FileIterator,但它的用法并不像我想象的那样。做我想做的最简单的方法是将包含一个实例的所有单个文件放在一个目录中。然后我可以将此目录提供给 FileIterator,它会像 CsvIterator 一样工作。

至于可扩展性,我能够在合理的时间内运行大约 10,000 个短文档,但由于 LDA 同时考虑所有文档,我认为对所有文档都这样做是不可行的立刻。但是,MALLET 中的 TopicInferencer 类将允许我将尽可能多的文档合理地放入模型中,然后根据其余文档推断主题。这足以满足我的需求。

【问题讨论】:

    标签: java topic-modeling mallet


    【解决方案1】:

    您是否减少了语料库的大小,然后运行主题建模以查看它在多长时间内完成处理?

    此外,您还可以在此处找到一些与 Mallet Topic Modeling 相关的性能数据,有人报告称这些数据是针对他们的产品进行衡量的。

    http://www.slideshare.net/wadkarsameer/large-scale-topic-modeling

    【讨论】:

      【解决方案2】:

      我是 http://www.slideshare.net/wadkarsameer/large-scale-topic-modeling 的作者 Sameer Wadkar。我能够使用我修改过的 LDA 的槌形版本将它扩展到多达 250 万个文档。我这里有一个更简洁的版本

      https://github.com/sameeraxiomine/largelda

      如果您想使用它,请给我发送电子邮件。我本来打算在某个时候列出一份用户说明列表,但我还没有考虑到它

      【讨论】:

      • 我想我现在还好,但如果我真的需要大数据解决方案,我会发电子邮件。谢谢!
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