Exponenta Banner

преобразовать

Преобразуйте документы в более низкое мерное пространство

свернуть все на странице

Синтаксис

dscores = transform(lsaMdl,documents)
dscores = transform(lsaMdl,bag)
dscores = transform(lsaMdl,counts)
dscores = transform(ldaMdl,documents)
dscores = transform(ldaMdl,bag)
dscores = transform(ldaMdl,counts)
dscores = transform(___,Name,Value)

Описание

пример

dscores = transform(lsaMdl,documents) преобразовывает документы в семантический пробел модели lsaMdl скрытого семантического анализа (LSA).

dscores = transform(lsaMdl,bag) преобразовывает документы, представленные сумкой слов или мешком n модели bag граммов в семантический пробел модели LSA lsaMdl.

dscores = transform(lsaMdl,counts) преобразовывает документы, представленные матрицей подсчетов слов в семантический пробел модели LSA lsaMdl.

пример

dscores = transform(ldaMdl,documents) преобразовывает документы в поле вероятностей темы скрытого выделения Дирихле (LDA) модели LDA ldaMdl. Строки dscores являются представлениями смеси темы документов.

dscores = transform(ldaMdl,bag) преобразовывает документы, представленные сумкой слов или мешком n модели bag граммов в поле вероятностей темы LDA модели LDA ldaMdl.

пример

dscores = transform(ldaMdl,counts) преобразовывает документы, представленные матрицей подсчетов слов в поле вероятностей темы LDA модели LDA ldaMdl.

dscores = transform(___,Name,Value) задает дополнительные опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Эти пары "имя-значение" только применяются, если входная модель является объектом ldaModel.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите данные в качестве примера. Файл sonnetsPreprocessed.txt содержит предварительно обработанные версии сонетов Шекспира. Файл содержит один сонет на строку со словами, разделенными пробелом. Извлеките текст от sonnetsPreprocessed.txt, разделите текст в документы в символах новой строки, и затем маркируйте документы.

filename = "sonnetsPreprocessed.txt";
str = extractFileText(filename);
textData = split(str,newline);
documents = tokenizedDocument(textData);

Создайте модель сумки слов использование bagOfWords.

bag = bagOfWords(documents)
bag = 
  bagOfWords with properties:

          Counts: [154x3092 double]
      Vocabulary: [1x3092 string]
        NumWords: 3092
    NumDocuments: 154

Соответствуйте модели LSA 20 компонентами.

numCompnents = 20;
mdl = fitlsa(bag,numCompnents)
mdl = 
  lsaModel with properties:

              NumComponents: 20
           ComponentWeights: [1x20 double]
             DocumentScores: [154x20 double]
                 WordScores: [3092x20 double]
                 Vocabulary: [1x3092 string]
    FeatureStrengthExponent: 2

Используйте transform, чтобы преобразовать первые 10 документов в семантический пробел модели LSA.

dscores = transform(mdl,documents(1:10))
dscores = 10×20

    5.6059   -1.8559    0.9286   -0.7086   -0.4652   -0.8340   -0.6751    0.0611    0.2268    1.9320   -0.7289   -1.0864    0.7131   -0.0571   -0.3401    0.0940   -0.4406    1.7507   -1.1534    0.1785
    7.3069   -2.3578    1.8359   -2.3442   -1.5776   -2.0310   -0.7948    1.3411   -1.1700    1.8839    0.0883    0.4734   -1.1244    0.6795    1.3585   -0.0247    0.3627   -0.5414   -0.0272   -0.0114
    7.1056   -2.3508   -2.8837   -1.0688   -0.3462   -0.6962   -0.0334   -0.0472    0.4916    0.6496   -1.1959   -1.0171   -0.4020    1.2953   -0.4583    0.5984   -0.3890    1.1780    0.6413    0.6575
    8.6292   -3.0471   -0.8512   -0.4356   -0.3055    0.4671    1.4219   -0.8454   -0.8270    0.4122    2.2082   -1.1770    1.7775   -2.2344   -2.7813    1.4979    0.7486   -2.0593    0.6376    1.0721
    1.0434    1.7490    0.8703   -2.2315   -1.1221    0.2848    2.0522   -0.6975    1.7191   -0.2852    0.8879    0.9950   -0.5555    0.8842   -0.0360    1.0050    0.4158    0.5061    0.9602    0.4672
    6.8358   -2.0806   -3.3798   -1.0452   -0.2075    2.0970    0.4477    0.2080    0.9532    1.6203    0.6653    0.0036    1.0825    0.6396   -0.2154   -0.0794    0.7108    1.8007   -4.0326   -0.3872
    2.3847    0.3923   -0.4323   -1.5340    0.4023   -1.0396    1.0326    0.3776    0.2101   -1.0944   -0.7513   -0.2894    0.4303    0.1864    0.4922    0.4844    0.5191   -0.2378    0.9528    0.4817
    3.7925   -0.3941   -4.4610   -0.4930    0.4651    0.3404    0.5493    0.1470    0.5065    0.2566    0.3394   -1.1529   -0.0391   -0.8800   -0.4712    0.9672    0.5457   -0.3639   -0.3085    0.5637
    4.6522    0.7188   -1.1787   -0.8996    0.3360    0.4531    0.1935    0.3328   -0.8640   -1.6679   -0.8056   -2.1993    0.1808    0.0163   -0.9520   -0.8982    0.6603    3.6451    1.2412    1.9621
    8.8218   -0.8168   -2.5101    1.1197   -0.8673   -1.2336   -0.0768    0.1943   -0.7629   -0.1222    0.3786    1.1611    0.2326    0.3415   -0.3327   -0.3792    1.7554    0.2526   -2.1574   -0.0193
Скрипт Open Live Script

Чтобы воспроизвести результаты в этом примере, установите rng на 'default'.

rng('default')

Загрузите данные в качестве примера. Файл sonnetsPreprocessed.txt содержит предварительно обработанные версии сонетов Шекспира. Файл содержит один сонет на строку со словами, разделенными пробелом. Извлеките текст от sonnetsPreprocessed.txt, разделите текст в документы в символах новой строки, и затем маркируйте документы.

filename = "sonnetsPreprocessed.txt";
str = extractFileText(filename);
textData = split(str,newline);
documents = tokenizedDocument(textData);

Создайте модель сумки слов использование bagOfWords.

bag = bagOfWords(documents)
bag = 
  bagOfWords with properties:

          Counts: [154x3092 double]
      Vocabulary: [1x3092 string]
        NumWords: 3092
    NumDocuments: 154

Соответствуйте модели LDA пятью темами.

numTopics = 5;
mdl = fitlda(bag,numTopics)
Initial topic assignments sampled in 0.181713 seconds.
=====================================================================================
| Iteration  |  Time per  |  Relative  |  Training  |     Topic     |     Topic     |
|            | iteration  | change in  | perplexity | concentration | concentration |
|            | (seconds)  |   log(L)   |            |               |   iterations  |
=====================================================================================
|          0 |       0.52 |            |  1.212e+03 |         1.250 |             0 |
|          1 |       0.45 | 1.2300e-02 |  1.112e+03 |         1.250 |             0 |
|          2 |       0.42 | 1.3254e-03 |  1.102e+03 |         1.250 |             0 |
|          3 |       0.81 | 2.9402e-05 |  1.102e+03 |         1.250 |             0 |
=====================================================================================

mdl = 
  ldaModel with properties:

                     NumTopics: 5
             WordConcentration: 1
            TopicConcentration: 1.2500
      CorpusTopicProbabilities: [0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000]
    DocumentTopicProbabilities: [154x5 double]
        TopicWordProbabilities: [3092x5 double]
                    Vocabulary: [1x3092 string]
                    TopicOrder: 'initial-fit-probability'
                       FitInfo: [1x1 struct]

Используйте transform, чтобы преобразовать документы в вектор вероятностей темы. Можно визуализировать эти смеси с помощью сложенных столбчатых диаграмм. Просмотрите смеси темы первых 10 документов.

topicMixtures = transform(mdl,documents(1:10));
figure
barh(topicMixtures,'stacked')
xlim([0 1])
title("Topic Mixtures")
xlabel("Topic Probability")
ylabel("Document")
legend("Topic " + string(1:numTopics),'Location','northeastoutside')

Скрипт Open Live Script

Загрузите данные в качестве примера. sonnetsCounts.mat содержит матрицу подсчетов слов и соответствующий словарь предварительно обработанных версий сонетов Шекспира.

load sonnetsCounts.mat
size(counts)
ans = 1×2

         154        3092

Соответствуйте модели LDA 20 темами. Чтобы воспроизвести результаты в этом примере, установите rng на 'default'.

rng('default')
numTopics = 20;
mdl = fitlda(counts,numTopics)
Initial topic assignments sampled in 0.052196 seconds.
=====================================================================================
| Iteration  |  Time per  |  Relative  |  Training  |     Topic     |     Topic     |
|            | iteration  | change in  | perplexity | concentration | concentration |
|            | (seconds)  |   log(L)   |            |               |   iterations  |
=====================================================================================
|          0 |       0.06 |            |  1.159e+03 |         5.000 |             0 |
|          1 |       0.08 | 5.4884e-02 |  8.028e+02 |         5.000 |             0 |
|          2 |       0.08 | 4.7400e-03 |  7.778e+02 |         5.000 |             0 |
|          3 |       0.09 | 3.4597e-03 |  7.602e+02 |         5.000 |             0 |
|          4 |       0.08 | 3.4662e-03 |  7.430e+02 |         5.000 |             0 |
|          5 |       0.07 | 2.9259e-03 |  7.288e+02 |         5.000 |             0 |
|          6 |       0.08 | 6.4180e-05 |  7.291e+02 |         5.000 |             0 |
=====================================================================================

mdl = 
  ldaModel with properties:

                     NumTopics: 20
             WordConcentration: 1
            TopicConcentration: 5
      CorpusTopicProbabilities: [1x20 double]
    DocumentTopicProbabilities: [154x20 double]
        TopicWordProbabilities: [3092x20 double]
                    Vocabulary: [1x3092 string]
                    TopicOrder: 'initial-fit-probability'
                       FitInfo: [1x1 struct]

Используйте transform, чтобы преобразовать документы в вектор вероятностей темы.

topicMixtures = transform(mdl,counts(1:10,:))
topicMixtures = 10×20

    0.0167    0.0035    0.1645    0.0977    0.0433    0.0833    0.0987    0.0033    0.0299    0.0234    0.0033    0.0345    0.0235    0.0958    0.0667    0.0167    0.0300    0.0519    0.0833    0.0300
    0.0711    0.0544    0.0116    0.0044    0.0033    0.0033    0.0431    0.0053    0.0145    0.0421    0.0971    0.0033    0.0040    0.1632    0.1784    0.0937    0.0683    0.0398    0.0954    0.0037
    0.0293    0.0482    0.1078    0.0322    0.0036    0.0036    0.0464    0.0036    0.0064    0.0612    0.0036    0.0176    0.0036    0.0464    0.0906    0.1169    0.0888    0.1115    0.1180    0.0607
    0.0055    0.0962    0.2403    0.0033    0.0296    0.1613    0.0164    0.0955    0.0163    0.0045    0.0172    0.0033    0.0415    0.0404    0.0342    0.0176    0.0417    0.0642    0.0033    0.0676
    0.0341    0.0224    0.0341    0.0645    0.0948    0.0038    0.0189    0.1099    0.0187    0.0560    0.1045    0.0356    0.0668    0.1196    0.0038    0.0931    0.0493    0.0038    0.0038    0.0626
    0.0445    0.0035    0.1167    0.0034    0.0446    0.0583    0.1268    0.0169    0.0034    0.1135    0.0034    0.0034    0.0047    0.0993    0.0909    0.0582    0.0308    0.0887    0.0856    0.0034
    0.1720    0.0764    0.0090    0.0180    0.0325    0.1213    0.0036    0.0036    0.0505    0.0472    0.0348    0.0477    0.0039    0.0038    0.0122    0.0041    0.0036    0.1605    0.1487    0.0465
    0.0043    0.0033    0.1248    0.0033    0.0299    0.0033    0.0690    0.1699    0.0695    0.0982    0.0033    0.0039    0.0620    0.0833    0.0040    0.0700    0.0033    0.1479    0.0033    0.0433
    0.0412    0.0387    0.0555    0.0165    0.0166    0.0433    0.0033    0.0038    0.0048    0.0033    0.0473    0.0474    0.1290    0.1107    0.0089    0.0112    0.0167    0.1555    0.2423    0.0040
    0.0362    0.0035    0.1117    0.0304    0.0034    0.1248    0.0439    0.0340    0.0168    0.0714    0.0034    0.0214    0.0056    0.0449    0.1438    0.0036    0.0290    0.1437    0.0980    0.0304

Входные параметры

свернуть все

Введите модель LSA, заданную как объект lsaModel.

Введите модель LDA, заданную как объект ldaModel.

Введите документы, заданные как массив tokenizedDocument, массив строк слов или массив ячеек из символьных векторов. Если documents является tokenizedDocument, то это должен быть вектор-столбец. Если documents является массивом строк или массивом ячеек из символьных векторов, то это должна быть строка слов единого документа.

Совет

Чтобы гарантировать, что функция не отбрасывает полезную информацию, необходимо сначала предварительно обработать входные документы с помощью тех же шагов, используемых, чтобы предварительно обработать документы, используемые, чтобы обучить модель.

Введите сумку слов или мешок n модели граммов, заданной как объект bagOfWords или объект bagOfNgrams. Если bag является объектом bagOfNgrams, то функция обрабатывает N-граммы как отдельные слова.

Подсчет частот слов, заданных как матрица неотрицательных целых чисел. Если вы задаете 'DocumentsIn', чтобы быть 'rows', то значение, counts(i,j) соответствует числу раз j th слово словаря, появляется в i th документ. В противном случае значение, counts(i,j) соответствует числу раз i th слово словаря, появляется в j th документ.

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'IterationLimit',200 устанавливает предел итерации к 200.

Примечание

Эти пары "имя-значение" только применяются, если входная модель является объектом ldaModel.

Ориентация документов в матрице для подсчета количества слов, заданной как пара, разделенная запятой, состоящая из 'DocumentsIn' и одно из следующего:

  • 'Строки' Вход является матрицей подсчетов слов со строками, соответствующими документам.

  • 'columns' – Вход является транспонированной матрицей подсчетов слов со столбцами, соответствующими документам.

Эта опция только применяется, если вы задаете входные документы как матрицу подсчетов слов.

Примечание

Если вы ориентируете свою матрицу для подсчета количества слов так, чтобы документы соответствовали столбцам и задали 'DocumentsIn','columns', то вы можете испытать значительное сокращение во время выполнения оптимизации.

Максимальное количество итераций, заданных как пара, разделенная запятой, состоящая из 'IterationLimit' и положительного целого числа.

Пример: 'IterationLimit',200

Относительный допуск на логарифмической вероятности, заданной как пара, разделенная запятой, состоящая из 'LogLikelihoodTolerance' и положительной скалярной величины. Оптимизация останавливается, когда этот допуск достигнут.

Пример: 'LogLikelihoodTolerance',0.001

Выходные аргументы

свернуть все

Выведите очки документа, возвращенные как матрица векторов счета.

Смотрите также

| | | | | | |

Темы

Введенный в R2017b

Документация Text Analytics Toolbox
Поддержка