如何进行SparkMllib主题模型案例的分析

如何进行SparkMllib主题模型案例的分析，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

一  文章涉及到的算法

1， LDA主题模型

符号定义

• 文档集合D，m篇，topic集合T，k个主题

• D中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,…,wn >，wi表示第i个单词，设d有n个单词。（LDA里面称之为word bag，实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响）

• D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VOCABULARY（简称VOC）

LDA符合的分布

• 每篇文章d(长度为)都有各自的主题分布，主题分布式多项分布，该多项分布的参数服从Dirichlet分布，该Dirichlet分布的参数为α。

• 每个主题都有各自的词分布，词分布为多项分布，该多项分布的参数服从Dirichlet分布，该Dirichlet分布的参数为β；

• 对于谋篇文章中的第n个词，首先从该文章的主题分布中采样一个主题，然后在这个主题对应的词分布中采样一个词。不断重复这个随机生成过程，直到m篇文章全部完成过程。

结果是希望训练出两个结果向量(k个topic，VOC中共包含m个词)

LDA以文档集合D作为输入(会有分词，去掉停用词，取词干等预处理)：

• 对每个D中的文档d，对应到不同topic的概率θd < pt1,…, ptk >，其中，pti表示d对应T中第i个topic的概率。计算方法是直观的，pti=nti/n，其中nti表示d中对应第i个topic的词的数目，n是d中所有词的总数。

• 对每个T中的topic t，生成不同单词的概率φt < pw1,…, pwm >，其中，pwi表示t生成VOC中第i个单词的概率。计算方法同样很直观，pwi=Nwi/N，其中Nwi表示对应到topic t的VOC中第i个单词的数目，N表示所有对应到topic t的单词总数。

LDA的核心公式如下：

p(w|d) = p(w|t)*p(t|d)

直观的看这个公式，就是以Topic作为中间层，可以通过当前的θd和φt给出了文档d中出现单词w的概率。其中p(t|d)利用θd计算得到，p(w|t)利用φt计算得到。

2， RegexTokenizer

RegexTokenizer允许基于正则的方式进行文档切分成单词组。默认情况下，使用参数“pattern”（ regex, default: "s+"）作为分隔符来分割输入文本。或者，用户可以将参数“gaps”设置为false，指示正则表达式“pattern”表示“tokens”，而不是分割间隙，并查找所有匹配事件作为切分后的结果。

具体请参考：基于DF的Tokenizer分词

3， StopWordsRemover

stopwords简单来说是指在一种语言中广泛使用的词。在各种需要处理文本的地方，我们对这些停止词做出一些特殊处理，以方便我们更关注在更重要的一些词上。

停止词的词表一般不需要自己制作，有很多可选项可以自己下载选用。

Spark中提供了StopWordsRemover类处理停止词，它可以用作Machine learning Pipeline的一部分。

StopWordsRemover的功能是直接移除所有停用词（stopword），所有从inputCol输入的量都会被它检查，然后再outputCol中，这些停止词都会去掉了。

具体请参考，浪尖文章：基于DataFrame的StopWordsRemover处理

4， CountVectorizer

CountVectorizer 和 CountVectorizerModel 旨在帮助将文本文档集合转化为频数向量。当先验词典不可用时，CountVectorizer可以用作Estimator提取词汇表，并生成一个CountVectorizerModel。该模型会基于该字典为文档生成稀疏矩阵，该稀疏矩阵可以传给其它算法，比如LDA，去做一些处理。

在拟合过程中，CountVectorizer会从整个文档集合中进行词频统计并排序后的前vocabSize个单词。

一个可选参数minDF也会影响拟合过程，方法是指定词汇必须出现的文档的最小数量（或小于1.0）。另一个可选的二进制切换参数控制输出向量。如果设置为true，则所有非零计数都设置为1.这对于模拟二进制计数而不是整数计数的离散概率模型特别有用。

具体请参考，浪尖的另一篇文章：CountVectorizer

二   数据

20个主题的数据，每篇文章一个文件，每个主题100个文件。共两千个文件。

三  实现步骤

1， 导入数据

val corpus = sc.wholeTextFiles("file:///opt/datas/mini_newsgroups/*").map(_._2).map(_.toLowerCase())

2， 数据格式整理

val corpus_body = corpus.map(_.split("/n/n")).map(_.drop(1)).map(_.mkString(" "))

val corpus_df = corpus_body.zipWithIndex.toDF("corpus", "id")

import org.apache.spark.ml.feature.RegexTokenizer

val tokenizer = new RegexTokenizer().setPattern("[/W_]+").setMinTokenLength(4).setInputCol("corpus").setOutputCol("tokens")

val tokenized_df = tokenizer.transform(corpus_df)

3， 导入停用词

val stopwords = sc.textFile("file:///opt/datas/stop_words.txt").collect()

4， 去除停用词

import org.apache.spark.ml.feature.StopWordsRemover

// Set params for StopWordsRemover

val remover = new StopWordsRemover().setStopWords(stopwords).setInputCol("tokens").setOutputCol("filtered")

// Create new DF with Stopwords removed

val filtered_df = remover.transform(tokenized_df)

5， 生成词频向量

import org.apache.spark.ml.feature.CountVectorizer

// Set params for CountVectorizer

val vectorizer = new CountVectorizer().setInputCol("filtered").setOutputCol("features").setVocabSize(10000).setMinDF(5).fit(filtered_df)

val countVectors = vectorizer.transform(filtered_df).select("id", "features")

6， 构建LDA模型

import org.apache.spark.ml.clustering.LDA

val numTopics = 20

// Set LDA params

val lda = new LDA().setK(numTopics).setMaxIter(10)

7， 训练LDA模型

val model = lda.fit(countVectors )

8， 查看训练结果数据

val topicIndices = model.describeTopics(5)

9， 词典的使用

val vocabList = vectorizer.vocabulary

10,使用模型

val transformed = model.transform(dataset)

transformed.show(false)

五  可调整测试点

1， 增加stop-words

val add_stopwords = Array("article", "writes", "entry", "date", "udel", "said", "tell", "think", "know", "just", "newsgroup", "line", "like", "does", "going", "make", "thanks")

val new_stopwords = stopwords.union(add_stopwords)

2， 使用EM

用于估计LDA模型的优化器或推理算法，目前Spark支持两种：

online：Online Variational Bayes (默认)

em: Expectation-Maximization

可以通过调用setOptimizer(value: String)，传入online或者em来使用。

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