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lda_webpage

README.md

lda_webpage

模型名称 lda_webpage
类别 文本-主题模型
网络 LDA
数据集 百度自建网页领域数据集
是否支持Fine-tuning 否
模型大小 31MB
最新更新日期 2021-02-26
数据指标 -

一、模型基本信息

  • 模型介绍

    • 主题模型(Topic Model)是以无监督学习的方式对文档的隐含语义结构进行聚类的统计模型，其中LDA(Latent Dirichlet Allocation)算法是主题模型的一种。LDA根据对词的共现信息的分析，拟合出词-文档-主题的分布，从而将词、文本映射到一个语义空间中。


    更多详情请参考LDA论文。

    注：该Module由第三方开发者DesmonDay贡献。

二、安装

三、模型API预测

  • 1、预测代码示例

import paddlehub as hub

lda_webpage = hub.Module(name="lda_webpage")
jsd, hd = lda_webpage.cal_doc_distance(doc_text1="百度的网页上有着各种新闻的推荐，内容丰富多彩。", doc_text2="百度首页推荐着各种新闻，还提供了强大的搜索引擎功能。")
# jsd = 0.00249, hd = 0.0510

results = lda_webpage.cal_doc_keywords_similarity('百度首页推荐着各种新闻，还提供了强大的搜索引擎功能。')
#  [{'word': '强大', 'similarity': 0.0838851256627093},
#   {'word': '推荐', 'similarity': 0.06295345182499558},
#   {'word': '新闻', 'similarity': 0.05894049247832139},
#   {'word': '提供', 'similarity': 0.04179908620523299},
#   {'word': '百度', 'similarity': 0.033778847361833536},
#   {'word': '首页', 'similarity': 0.018429949496365026},
#   {'word': '功能', 'similarity': 0.011409342579361237},
#   {'word': '搜索引擎', 'similarity': 0.010392479335778413}]

out = lda_webpage.cal_query_doc_similarity(query='百度搜索引擎', document='百度是全球最大的中文搜索引擎、致力于让网民更便捷地获取信息，找到所求。百度超过千亿的中文网页数据库，可以瞬间找到相关的搜索结果。')
# out = 0.0283

results = lda_webpage.infer_doc_topic_distribution("百度文库非常的好用，我们不仅在里面找到需要的文档，同时可以通过续费畅读精品文档。")
# [{'topic id': 3458, 'distribution': 0.5277777777777778},
#  {'topic id': 1927, 'distribution': 0.17777777777777778},
#  {'topic id': 1497, 'distribution': 0.05},
#  {'topic id': 1901, 'distribution': 0.03333333333333333}...]

keywords = lda_webpage.show_topic_keywords(3458)
# {'price': 0.10977647395316775,
#  '文档': 0.06445075002937038,
#  '财富值': 0.04012675135746289,
#  '文库': 0.03953267826572788,
#  'len': 0.038856163693739426,
#  'tag': 0.03868762622172197,
#  'current': 0.03728225157463761,
#  'cut': 0.03448665775467454,
#  '尺寸': 0.03250387028891812,
#  '财富': 0.02902896727051734}

  • 查看代码

https://github.com/baidu/Familia

  • 2、API

    • cal_doc_distance(doc_text1, doc_text2)

      • 用于计算两个输入文档之间的距离，包括Jensen-Shannon divergence(JS散度)、Hellinger Distance(海林格距离)。

      • 参数

        • doc_text1(str): 输入的第一个文档。
        • doc_text2(str): 输入的第二个文档。

      • 返回

    • cal_doc_keywords_similarity(document, top_k=10)

      • 用于查找输入文档的前k个关键词及对应的与原文档的相似度。

      • 参数

        • document(str): 输入文档。
        • top_k(int): 查找输入文档的前k个关键词。

      • 返回

        • results(list): 包含每个关键词以及对应的与原文档的相似度。其中，list的基本元素为dict，dict的key为关键词，value为对应的与原文档的相似度。
    • cal_query_doc_similarity(query, document)

      • 用于计算短文档与长文档之间的相似度。

      • 参数

      • query(str): 输入的短文档。

      • document(str): 输入的长文档。

      • 返回

      • lda_sim(float): 返回短文档与长文档之间的相似度。

    • infer_doc_topic_distribution(document)

      • 用于推理出文档的主题分布。

        • 参数

          • document(str): 输入文档。

        • 返回

          • results(list): 包含主题分布下各个主题ID和对应的概率分布。其中，list的基本元素为dict，dict的key为主题ID，value为各个主题ID对应的概率。
    • show_topic_keywords(topic_id, k=10)

      • 用于展示出每个主题下对应的关键词，可配合推理主题分布的API使用。

        • 参数

          • topic_id(int): 主题ID。
          • k(int): 需要知道对应主题的前k个关键词。

        • 返回

          • results(dict): 返回对应文档的前k个关键词，以及各个关键词在文档中的出现概率。

四、更新历史

  • 1.0.0

    初始发布

  • 1.0.1

    修复因为return的bug导致的NoneType错误

  • 1.0.2

    修复由于Windowsgbk编码导致的问题