BERTopic

BERTopic – это современный алгоритм тематического моделирования, который использует мощь BERT-подобных моделей для извлечения тем из текстовых данных.

Отличия от других тематических классификаторов

В отличие от традиционных методов, таких как LDA (Латентное размещение Дирихле), BERTopic предлагает ряд преимуществ:

• Понимание контекста. Благодаря использованию BERT, BERTopic способен улавливать контекст и семантические связи между словами. Это позволяет ему выявлять более точные и содержательные темы по сравнению с методами, основанными на частоте слов.
• Работа с короткими текстами. BERTopic эффективно работает с короткими текстами, такими как посты в социальных сетях или заголовки новостей, где LDA часто сталкивается с трудностями.
• Визуализация и интерпретация. BERTopic предоставляет удобные инструменты для визуализации тем и кластеров документов. Это значительно упрощает интерпретацию результатов и анализ данных.

Как работает BERTopic

Алгоритм BERTopic можно разбить на следующие этапы:

1. Векторизация: каждый документ преобразуется в вектор чисел (эмбеддинг) с использованием предобученной BERT-модели. Эти вектора фиксируют семантическое значение слов в контексте документа.
2. Кластеризация: полученные вектора документов группируются в кластеры с использованием алгоритма кластеризации, такого как HDBSCAN.
3. Создание тематических представлений: для каждого кластера извлекаются наиболее релевантные слова, которые и формируют тематическое представление. BERTopic использует алгоритм TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) для определения важности слов в каждом кластере.

Преимущества

• Высокая точность. Учет контекста позволяет BERTopic выявлять более точные темы по сравнению с традиционными методами.
• Эффективность. BERTopic хорошо работает с большими объемами данных и короткими текстами.
• Интерпретируемость. BERTopic предоставляет удобные инструменты для визуализации и интерпретации результатов.
• Гибкость. Алгоритм можно настраивать под разные задачи, выбирая различные BERT-модели и параметры кластеризации.

Недостатки

• Ресурсоемкость: BERT-модели требуют значительных вычислительных ресурсов.
• Зависимость от предобученной модели: качество результатов зависит от качества выбранной BERT-модели.

Применение в SEO

BERTopic находит применение в различных областях, таких как:

• Анализ тональности текста: определение эмоциональной окраски текста.
• Тематическая кластеризация. В рамках работ по семантическому SEO вы можете кластеризовать группы ключевых словв не только по топу поисковой выдачи или лексическому составу, но и на базе тематики. Эта методика хорошо себя зарекомендовала для структурирования сайта, оптимизации контента в соответствии с поисковыми намерениями (иннтенты) и в автоматической оценке контента больших сайтов.
• Сегментация аудитории: разделение клиентов на группы на основе их предпочтений.
• Автоматическое реферирование: создание кратких содержательных выжимок из текстов.

Использование на практике

Для того, чтобы начать работать с BERTopic, вам понадобятся:

1. Установить необходимые библиотеки:

BERTopic основан на Python, поэтому сначала необходимо установить Python и следующие библиотеки:

• bertopic: основная библиотека для работы с BERTopic. Вы можете установить её с помощью команды pip install bertopic.
• transformers: библиотека для работы с предобученными моделями Hugging Face, включая BERT. Установите её с помощью pip install transformers.
• umap-learn (опционально): библиотека для уменьшения размерности, используемая для визуализации. Установите её с помощью pip install umap-learn.
• hdbscan (опционально): библиотека для кластеризации, используемая для группировки документов по темам. Установите её с помощью pip install hdbscan.

2. Подготовить данные:

BERTopic работает с текстовыми данными. Вам необходимо подготовить набор документов в виде списка строк, где каждая строка представляет собой отдельный документ.

BERTopic – это мощный и гибкий инструмент для тематического моделирования, который позволяет получать точные и интерпретируемые результаты. Несмотря на некоторые недостатки, связанные с вычислительной сложностью, BERTopic является перспективным направлением в области анализа текстовых данных.

documents = [
    "Это контент первого документа.",
    "Тут тоже есть что-то интересное.",
    "Выглядит как ещё один документ для анализа.",
    "И это тоже какой-то похожий текст."
]

3. Создать и обучить модель BERTopic:

from bertopic import BERTopic

# Создаем модель BERTopic
model = BERTopic()

# Обучаем модель на подготовленных данных
topics, probabilities = model.fit_transform(documents)

4. Анализировать результаты:

BERTopic предоставляет различные методы для анализа полученных тем:

• model.get_topic_info(): Возвращает информацию о темах, такую как количество документов в каждой теме и ключевые слова.
• model.get_topic(topic_id): Возвращает документы, отнесенные к указанной теме.
• model.visualize_topics(): Визуализирует темы и их связи.

Пример:

# Выводим информацию о темах
print(model.get_topic_info())

# Выводим документы, отнесенные к теме 0
print(model.get_topic(0))

# Визуализируем темы
model.visualize_topics()

Это лишь базовый пример работы с BERTopic. Библиотека предоставляет множество настроек и опций для более детального анализа и настройки модели.

Дополнительные советы:

• Для достижения наилучших результатов рекомендуется использовать предобученную BERT-модель, подходящую для вашего языка и предметной области.
• Вы можете настроить параметры BERTopic, такие как количество тем, минимальный размер кластера и порог отсечения, для оптимизации результатов.
• BERTopic предоставляет возможность сохранять и загружать обученные модели, что позволяет использовать их повторно.

Доступ к предобученной BERT-модели:

Существует несколько способов получить доступ к предобученной BERT-модели:

Библиотека Transformers:

• Самый простой способ – воспользоваться библиотекой transformers от Hugging Face. Она предоставляет простой интерфейс для загрузки и использования множества предобученных моделей, включая BERT.
• Пример загрузки модели bert-base-uncased:

from transformers import BertModel

model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

TensorFlow Hub:

• TensorFlow Hub предоставляет коллекцию предобученных моделей, доступных для использования в TensorFlow.
• Пример загрузки BERT из TensorFlow Hub:

import tensorflow_hub as hub

model = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/bert_uncased_L-12_H-768_A-12/1")

Скачивание напрямую:

• Можно найти и скачать предобученные модели BERT напрямую с различных репозиториев, например, с сайта Hugging Face.
• В этом случае необходимо убедиться в совместимости формата модели с используемой вами библиотекой.

BERTopic – это мощный и гибкий инструмент для тематического моделирования, который позволяет получать точные и интерпретируемые результаты. Несмотря на некоторые недостатки, связанные с вычислительной сложностью, BERTopic является перспективным направлением в области анализа текстовых данных.

Связанные термины

• Релевантность
• NLP
• OOV
• SBERT
• Глубокое обучение