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composant Allocation de Dirichlet latente

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Cet article explique comment utiliser le composant Allocation de Dirichlet latente dans le concepteur Azure Machine Learning pour regrouper du texte non classifié en catégories.

L’allocation de Dirichlet latente (LDA, Latent Dirichlet Allocation) est souvent utilisée dans le traitement du langage naturel pour rechercher des textes similaires. Modélisation de rubrique est un autre terme courant.

Ce composant prend une colonne de texte et génère les sorties suivantes :

  • Le texte source, avec un score pour chaque catégorie

  • Une matrice de caractéristiques, contenant les termes extraits et les coefficients pour chaque catégorie

  • Une transformation, que vous pouvez enregistrer et réappliquer au nouveau texte utilisé comme entrée

Ce composant utilise la bibliothèque scikit-learn. Pour plus d’informations sur Scikit-learn, consultez le référentiel GitHub, qui comprend des tutoriels et une explication de l’algorithme.

Informations supplémentaires sur l’Allocation de Dirichlet latente

LDA n’est généralement pas utilisée comme une méthode de classification. Mais elle utilise une approche de la génération de modèles, ce qui signifie que vous n’avez pas besoin de fournir des étiquettes de classe connues et de déduire ensuite les modèles. Au lieu de cela, l’algorithme génère un modèle probabiliste qui est utilisé pour identifier des groupes de rubriques. Vous pouvez utiliser le modèle probabiliste pour classifier les cas d’entraînement existants ou les nouveaux cas que vous fournissez au modèle comme entrée.

Vous préférerez peut-être un modèle générateur, car il évite de faire des hypothèses importantes sur la relation entre le texte et les catégories. Il utilise uniquement la distribution de mots pour modéliser des rubriques de façon mathématique.

La théorie est abordée dans ce document, téléchargeable au format PDF : Allocation de Dirichlet latente : Blei, Ng et Jordan.

L’implémentation de ce composant est basée sur la bibliothèque scikit-learn pour LDA.

Pour plus d’informations, consultez la section Notes techniques.

Configuration de l’allocation de Dirichlet latente

Ce composant requiert un jeu de données qui contient une colonne de texte, à l’état brut ou prétraité.

  1. Ajoutez le composant Allocation de Dirichlet latente à votre pipeline.

    Dans la liste des composants sous Analyse de texte, glissez-déposez le composant Allocation de Dirichlet latente sur le canevas.

  2. Comme entrée du composant, fournissez un jeu de données contenant une ou plusieurs colonnes de texte.

  3. Pour Target columns, choisissez une ou plusieurs colonnes contenant du texte à analyser.

    Vous pouvez choisir plusieurs colonnes, mais elles doivent être du type de données chaîne.

    Étant donné que LDA crée une grande matrice de caractéristiques à partir du texte, vous analysez une seule colonne de texte.

  4. Pour Number of topics to model, entrez un entier compris entre 1 et 1000 qui indique le nombre de catégories ou de rubriques que vous souhaitez dériver du texte d’entrée.

    Par défaut, 5 rubriques sont créées.

  5. Pour N-grams, spécifiez la longueur maximale de N-grammes générés lors du hachage.

    La valeur par défaut est 2, ce qui signifie qu’à la fois des bigrammes et des unigrammes sont générés.

  6. Sélectionnez l’option Normalize pour convertir les valeurs de sortie en probabilités.

    À la place d’une représentation des valeurs transformées sous forme d’entiers, les valeurs contenues dans le jeu de données de la sortie et des caractéristiques sont transformées comme suit :

    • Les valeurs du jeu de données sont représentées en tant que probabilité où P(topic|document).

    • Les valeurs de la matrice de rubriques de caractéristiques sont représentées en tant que probabilité où P(word|topic).

    Notes

    Dans le concepteur Azure Machine Learning, la bibliothèque scikit-learn ne prend plus en charge la sortie non normalisée doc_topic_distr depuis la version 0.19. Dans ce composant, le paramètre Normalize ne peut être appliqué qu’à la sortie Feature Topic matrix. La sortie Transformed dataset est toujours normalisée.

  7. Sélectionnez l’option Show all options, puis affectez-lui la valeur TRUE si vous souhaitez définir les paramètres avancés suivants.

    Ces paramètres sont propres à l’implémentation scikit-learn de LDA. Vous trouverez de bons tutoriels sur LDA dans scikit-learn ainsi que dans le document scikit-learn officiel.

    • Rho parameter. Fournissez une probabilité antérieure pour la densité des distributions de rubriques. Ce paramètre correspond au paramètre topic_word_prior de sklearn. Utilisez la valeur 1 si vous vous attendez à ce que la distribution des mots soit plate ; autrement dit, tous les mots sont supposés équiprobables. Si vous pensez que la plupart des mots apparaissent peu, vous pouvez utiliser une valeur inférieure.

    • Alpha parameter. Spécifiez une probabilité antérieure pour la densité des pondérations de rubrique par document. Ce paramètre correspond au paramètre doc_topic_prior de sklearn.

    • Estimated number of documents. Entrez un nombre qui représente la meilleure estimation du nombre de documents (lignes) qui seront traités. Ce paramètre peut ainsi allouer une table de hachage d’une taille suffisante. Il correspond au paramètre total_samples dans scikit-learn.

    • Size of the batch. Entrez un nombre qui indique le nombre de lignes à inclure dans chaque lot de texte envoyé au modèle LDA. Ce paramètre correspond au paramètre batch_size dans scikit-learn.

    • Initial value of iteration used in learning update schedule. Spécifiez la valeur de départ qui pondère le taux d’apprentissage pour les premières itérations dans l’apprentissage en ligne. Ce paramètre correspond au paramètre learning_offset dans scikit-learn.

    • Power applied to the iteration during updates. Indiquez le niveau de puissance appliquée au nombre d’itérations afin de contrôler le taux d’apprentissage au cours des mises à jour en ligne. Ce paramètre correspond au paramètre learning_decay dans scikit-learn.

    • Number of passes over the data. Spécifiez le nombre maximal de fois que l’algorithme doit parcourir les données. Ce paramètre correspond au paramètre max_iter dans scikit-learn.

  8. Sélectionnez l’option Build dictionary of ngrams ou Build dictionary of ngrams prior to LDA si vous souhaitez créer la liste de N-grammes dans un passage initial, avant de classifier le texte.

    Si vous créez le dictionnaire initial au préalable, vous pouvez l’utiliser plus tard quand vous examinez le modèle. La possibilité de mapper les résultats sur du texte plutôt que sur des index numériques facilite généralement l’interprétation. Toutefois, l’enregistrement du dictionnaire prend plus de temps et utilise du stockage supplémentaire.

  9. Pour Maximum size of ngram dictionary, entrez le nombre total de lignes qui peuvent être créées dans le dictionnaire de N-grammes.

    Cette option est utile pour contrôler la taille du dictionnaire. Mais si le nombre de N-grammes dans l’entrée dépasse cette taille, des collisions peuvent se produire.

  10. Envoyez le pipeline. Le composant LDA utilise le théorème de Bayes pour déterminer les rubriques qui peuvent être associées à des mots individuels. Les mots ne sont pas exclusivement associés à des rubriques ou à des groupes. Au lieu de cela, chaque N-gramme a une probabilité apprise d’être associé à l’une des classes découvertes.

Résultats

Le composant a deux sorties :

  • Transformed dataset : cette sortie contient le texte d’entrée, un nombre spécifié de catégories découvertes ainsi que les scores pour chaque exemple de texte pour chaque catégorie.

  • Feature topic matrix : la colonne la plus à gauche contient la caractéristique de texte extraite. Une colonne pour chaque catégorie contient le score de cette caractéristique dans cette catégorie.

Transformation LDA

Ce composant génère également la transformation LDA qui applique LDA au jeu de données.

Vous pouvez enregistrer cette transformation et la réutiliser pour d’autres jeux de données. Cette technique peut être utile si vous vous êtes entraîné sur un grand corpus et que vous souhaitez réutiliser les coefficients ou les catégories.

Pour réutiliser cette transformation, sélectionnez l’icône Enregistrer le jeu de données dans le volet droit du composant Allocation de Dirichlet latente pour conserver le composant sous la catégorie Jeux de données dans la liste des composants. Vous pouvez ensuite connecter ce composant au composant Appliquer la transformation pour réutiliser cette transformation.

Affinage d’un modèle ou des résultats LDA

En général, vous ne pouvez pas créer un modèle LDA unique qui répond à tous les besoins. Même un modèle conçu pour une tâche peut nécessiter de nombreuses itérations pour améliorer la justesse. Nous vous recommandons d’essayer toutes ces méthodes pour améliorer votre modèle :

  • Changer les paramètres du modèle
  • Utiliser la visualisation pour comprendre les résultats
  • Recueillir les commentaires d’experts en rubriques pour déterminer si les rubriques générées sont utiles

Les mesures qualitatives peuvent également être utiles pour évaluer les résultats. Pour évaluer les résultats de la modélisation des rubriques, prenez en compte les aspects suivants :

  • Justesse. Des éléments similaires sont-ils vraiment similaires ?
  • Diversité. Le modèle peut-il distinguer les éléments similaires quand cela est nécessaire pour le problème métier ?
  • Extensibilité. Cela fonctionne-t-il sur un large éventail de catégories de texte ou uniquement sur un domaine cible étroit ?

Vous pouvez souvent améliorer la justesse des modèles basés sur LDA à l’aide du traitement du langage naturel pour nettoyer, synthétiser et simplifier ou catégoriser le texte. Par exemple, les techniques suivantes, toutes prises en charge dans Azure Machine Learning, peuvent améliorer la justesse de la classification :

  • Arrêter la suppression de mots

  • Normalisation de casse

  • Lemmatisation ou recherche de radical

  • Reconnaissance d’entité nommée

Pour plus d’informations, consultez Pré-traiter le texte.

Dans le concepteur, vous pouvez également utiliser des bibliothèques R ou Python pour le traitement du texte : Exécuter un script R, Exécuter un script Python.

Notes techniques

Cette section contient des détails, des conseils et des réponses aux questions fréquentes concernant l’implémentation.

Informations d’implémentation

Par défaut, les distributions des sorties pour le jeu de données transformé et la matrice de rubriques de caractéristiques sont normalisées en tant que probabilités :

  • Le jeu de données transformé est normalisé en tant que probabilité conditionnelle des rubriques en fonction d’un document. Dans ce cas, la somme de chaque ligne est égale à 1.

  • La matrice de rubriques de caractéristiques est normalisée en tant que probabilité conditionnelle de mots en fonction d’une rubrique. Dans ce cas, la somme de chaque colonne est égale à 1.

Conseil

Parfois, le composant peut retourner une rubrique vide. Le plus souvent, cela est dû à l’initialisation pseudo-aléatoire de l’algorithme. Dans ce cas, vous pouvez essayer de changer les paramètres associés. Par exemple, changez la taille maximale du dictionnaire N-grammes ou le nombre de bits à utiliser pour le hachage des caractéristiques.

LDA et modélisation des rubriques

L’allocation de Dirichlet latente est souvent utilisée pour la modélisation de rubriques basée sur le contenu, qui revient à apprendre des catégories à partir d’un texte non classifié. Dans la modélisation de rubriques basée sur le contenu, une rubrique est une distribution sur des mots.

Supposons, par exemple, que vous ayez fourni un corpus de révisions de clients incluant de nombreux produits. Le texte des révisions soumises par les clients au fil du temps contient de nombreux termes, dont certains sont utilisés dans plusieurs rubriques.

Une rubrique identifiée par le processus LDA peut représenter des révisions pour un produit individuel ou un groupe de révisions de produits. Pour LDA, la rubrique elle-même est simplement une distribution de probabilité dans le temps pour un ensemble de mots.

Les termes sont rarement exclusifs à un produit. Toutefois, ils peuvent faire référence à d’autres produits ou être des termes généraux qui s’appliquent à tout (« parfait », « horrible »). D’autres termes peuvent être des mots parasites. Toutefois, la méthode LDA ne tente pas de capturer tous les mots de l’univers ou comprendre comment les mots sont liés, à part les probabilités de cooccurrence. Elle peut uniquement regrouper des mots qui sont utilisés dans le domaine cible.

Une fois les index de terme calculés, une mesure de similarité basée sur la distance compare les lignes de texte individuelles pour déterminer si deux portions de texte sont similaires. Par exemple, vous pouvez constater que le produit a plusieurs noms qui sont fortement corrélés. Vous pouvez également constater que des termes fortement négatifs sont généralement associés à un produit particulier. Vous pouvez utiliser la mesure de similarité pour identifier des termes associés et créer des recommandations.

Paramètres de composant

Nom Type Plage Facultatif Default Description
Target column(s) Sélection de colonnes Obligatoire StringFeature Nom ou index de la colonne cible.
Number of topics to model Integer [1; 1000] Obligatoire 5 Modéliser la distribution de documents sur N rubriques.
N-grams Integer [1; 10] Obligatoire 2 Ordre de N-grammes généré au cours du hachage.
Normalize Boolean True ou False Obligatoire true Normaliser la sortie vers les probabilités. Le jeu de données transformé est P(rubrique|document) tandis que la matrice de rubriques de caractéristiques est P(mot|rubrique).
Show all options Boolean True ou False Obligatoire False Présente des paramètres supplémentaires propres à l’allocation de Dirichlet latente en ligne pour scikit-learn.
Rho parameter Float [0.00001; 1.0] S’applique quand la case Show all options est cochée. 0.01 Distribution antérieure des mots de rubrique.
Alpha parameter Float [0.00001; 1.0] S’applique quand la case Show all options est cochée. 0.01 Distribution antérieure des rubriques de document.
Estimated number of documents Integer [1;int.MaxValue] S’applique quand la case Show all options est cochée. 1 000 Nombre estimé de documents. Correspond au paramètre total_samples.
Taille du lot Integer [1; 1024] S’applique quand la case Show all options est cochée. 32 Taille du lot.
Initial value of iteration used in learning rate update schedule Integer [0;int.MaxValue] S’applique quand la case Show all options est cochée. 0 Valeur initiale qui pondère le taux d’apprentissage pour les premières itérations. Correspond au paramètre learning_offset.
Power applied to the iteration during updates Float [0.0; 1.0] S’applique quand la case Show all options est cochée. 0.5 Puissance appliquée au nombre d’itérations pour contrôler le taux d’apprentissage. Correspond au paramètre learning_decay.
Nombre d’itérations d’entraînement Integer [1; 1024] S’applique quand la case Show all options est cochée. 25 Nombre d’itérations d’entraînement.
Build dictionary of ngrams Boolean True ou False S’applique quand la case Show all optionsn’est pas cochée. True Crée un dictionnaire de N-grammes avant le calcul de LDA. Utile pour l’inspection et l’interprétation des modèles.
Maximum size of ngram dictionary Integer [1;int.MaxValue] S’applique quand l’option Build dictionary of ngrams a la valeur True. 20000 Taille maximale du dictionnaire de N-grammes. Si le nombre de jetons dans l’entrée dépasse cette taille, des collisions peuvent se produire.
Nombre de bits à utiliser pour le hachage des caractéristiques. Integer [1; 31] S’applique quand la case Show all optionsn’est pas cochée et que Build dictionary of ngrams a pour valeur False. 12 Nombre de bits à utiliser pour le hachage des caractéristiques.
Build dictionary of ngrams prior to LDA Boolean True ou False S’applique quand la case Show all options est cochée. True Crée un dictionnaire de N-grammes avant LDA. Utile pour l’inspection et l’interprétation des modèles.
Maximum number of ngrams in dictionary Integer [1;int.MaxValue] S’applique quand la case Show all options est cochée et que l’option Build dictionary of ngrams a pour valeur True. 20000 Taille maximale du dictionnaire. Si le nombre de jetons dans l’entrée dépasse cette taille, des collisions peuvent se produire.
Number of hash bits Integer [1; 31] S’applique quand la case Show all options est cochée et que l’option Build dictionary of ngrams a pour valeur False. 12 Nombre de bits à utiliser durant le hachage des caractéristiques.

Étapes suivantes

Consultez les composants disponibles pour Azure Machine Learning.

Pour obtenir la liste des erreurs propres aux composants, consultez Exceptions et codes d’erreur pour le concepteur.