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機率潛在語義分析

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概率的潛在語義分析PLSA),也稱為概率潛在語義索引PLSI,尤其是在資訊檢索領域),是用於分析雙模和共現數據的統計方法。 實際上,人們可以根據對某些隱變量的親和性來推導出觀測變量的低維表示,就像PLSA是從潛在語義分析中演化而來。

與源於線性代數並縮小發生表(通常通過奇異值分解)的標準潛在語義分析所不同的是,概率潛在語義分析基於從潛類模型導出的混合分解。

模型

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圖模型表示的PLSA模型("不對稱"式)。是該文檔的索引變量,是一個詞的來自文檔的主題分佈的主題,是一個來自主題的詞分佈的單詞。可觀測的變量,主題 是一個潛變量

考慮到以單詞和文檔的共現 形式進行的觀察,PLSA將每次共現的概率建模為條件獨立的多項分佈的混合:

其中'c'是單詞的主題。值得注意的是,模型的主題數量是一個超參數,必須提前設置而不是從數據中估計。第一個公式是對稱式,其中 都是以類似的方式從潛變量 生成(基於條件概率 );而第二個公式是不對稱的 ,對於每個文檔 根據 有條件地從文檔中選擇潛在類 ,然後根據 從該類生成一個單詞。雖然在這個例子中我們使用單詞和文檔建模,但是任何離散變量的共現也可以用完全相同的方式建模。

因此,模型參數的數量等於 ,參數數量隨文檔數量呈線性增長。此外,儘管PLSA是基於文檔集的生成模型,但它並不是新文檔的生成模型。

模型的參數使用最大期望值算法(EM算法)學習得到。

應用

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PLSA可以通過Fisher核函數用於判別設置。[1]

PLSA在資訊檢索和過濾、自然語言處理、文本機器學習及其他相關領域都有應用。

根據報告,概率潛在語義分析中使用的方面模型存在嚴重的過擬合問題。[2]

擴展

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  • 分層擴展:
    • 不對稱:MASHA(Multinomial ASymmetric Hierarchical Analysis,多項式非對稱分層分析)[3]
    • 對稱:HPLSA(Hierarchical Probabilistic Latent Semantic Analysis,分層概率潛在語義分析)[4]
  • 生成模型:已經開發了以下模型來解決經常被批評的PLSA缺點——它不是新文檔的正確生成模型。
  • 高階數據:儘管在科學文獻中很少討論這一點,但PLSA可以自然地擴展到更高階數據(三種模式或更高階),它可以模擬三個或更多變量的共現。在上面的對稱公式中,這僅需要為這些附加變量添加條件概率分佈就可以實現。這是非負張量因子分解的概率類比。

歷史

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這是潛類模型的一個特例(參見其中的參考文獻),它與非負矩陣分解有關。[5][6]當前的術語是由Thomas Hofmann在1999年創造的。[7]

參見

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參考文獻

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  1. ^ Thomas Hofmann, Learning the Similarity of Documents : an information-geometric approach to document retrieval and categorization頁面存檔備份,存於互聯網檔案館), Advances in Neural Information Processing Systems 12, pp-914-920, MIT Press, 2000
  2. ^ Blei, David M.; Andrew Y. Ng; Michael I. Jordan. Latent Dirichlet Allocation (PDF). Journal of Machine Learning Research. 2003, 3: 993–1022 [2019-01-17]. doi:10.1162/jmlr.2003.3.4-5.993. (原始內容存檔 (PDF)於2020-12-26). 
  3. ^ Alexei Vinokourov and Mark Girolami, A Probabilistic Framework for the Hierarchic Organisation and Classification of Document Collections, in Information Processing and Management, 2002
  4. ^ Eric Gaussier, Cyril Goutte, Kris Popat and Francine Chen, A Hierarchical Model for Clustering and Categorising Documents頁面存檔備份,存於互聯網檔案館), in "Advances in Information Retrieval -- Proceedings of the 24th BCS-IRSG European Colloquium on IR Research (ECIR-02)", 2002
  5. ^ Chris Ding, Tao Li, Wei Peng (2006). "Nonnegative Matrix Factorization and Probabilistic Latent Semantic Indexing: Equivalence Chi-Square Statistic, and a Hybrid Method. AAAI 2006" 頁面存檔備份,存於互聯網檔案館
  6. ^ Chris Ding, Tao Li, Wei Peng (2008). "On the equivalence between Non-negative Matrix Factorization and Probabilistic Latent Semantic Indexing"頁面存檔備份,存於互聯網檔案館
  7. ^ Thomas Hofmann, Probabilistic Latent Semantic Indexing頁面存檔備份,存於互聯網檔案館), Proceedings of the Twenty-Second Annual International SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR-99), 1999

外部連結

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