LDA トピックの相関の可視化

この例では、潜在的ディリクレ配分 (LDA) トピック モデルでトピック間の相関を解析する方法を示します。

潜在的ディリクレ配分 (LDA) モデルは、文書のコレクションに内在するトピックを発見し、トピック内の単語の確率を推測するトピック モデルです。トピック単位の単語確率のベクトルがトピックを特徴付けます。トピック単位の単語確率を使用して、トピック間の相関を特定することができます。

LDA モデルの読み込み

さまざまな障害イベントの詳細を示す工場レポートのデータ セットを使用して学習させた LDA モデル factoryReportsLDAModel を読み込みます。LDA モデルをテキスト データのコレクションに当てはめる方法を示す例については、トピック モデルを使用したテキスト データの解析を参照してください。

load factoryReportsLDAModel
mdl

mdl = 
  ldaModel with properties:

                     NumTopics: 7
             WordConcentration: 1
            TopicConcentration: 0.5755
      CorpusTopicProbabilities: [0.1587 0.1573 0.1551 0.1534 0.1340 0.1322 0.1093]
    DocumentTopicProbabilities: [480×7 double]
        TopicWordProbabilities: [158×7 double]
                    Vocabulary: ["item"    "occasionally"    "get"    "stuck"    "scanner"    "spool"    "loud"    "rattling"    "sound"    "come"    "assembler"    "piston"    "cut"    "power"    "start"    "plant"    "capacitor"    "mixer"    …    ]
                    TopicOrder: 'initial-fit-probability'
                       FitInfo: [1×1 struct]

ワード クラウドを使用してトピックを可視化します。

numTopics = mdl.NumTopics;

figure
t = tiledlayout("flow");
title(t,"LDA Topics")

for i = 1:numTopics
    nexttile
    wordcloud(mdl,i);
    title("Topic " + i)
end

トピックの相関の可視化

LDA モデルのトピック ワード確率を入力として関数 corrcoef を使用し、トピック間の相関を計算します。

correlation = corrcoef(mdl.TopicWordProbabilities);

相関をヒート マップで表示し、各トピックに上位 3 つの単語のラベルを付けます。トピック間の自明な相関がヒート マップで強調されないようにするには、相関から単位行列を減算します。

各トピックについて、上位 3 つの単語を見つけます。

numTopics = mdl.NumTopics;
for i = 1:numTopics
    top = topkwords(mdl,3,i);
    topWords(i) = join(top.Word,", ");
end

関数 heatmap を使用して相関をプロットします。

figure
heatmap(correlation - eye(numTopics), ...
    XDisplayLabels=topWords, ...
    YDisplayLabels=topWords)

title("LDA Topic Correlations")
xlabel("Topic")
ylabel("Topic")

トピックごとに、最も強い相関をもつトピックを見つけ、そのペアを対応する相関係数とともに table に表示します。

[topCorrelations,topCorrelatedTopics] = max(correlation - eye(numTopics));

tbl = table;
tbl.TopicIndex = (1:numTopics)';
tbl.Topic = topWords';
tbl.TopCorrelatedTopicIndex = topCorrelatedTopics';
tbl.TopCorrelatedTopic = topWords(topCorrelatedTopics)';
tbl.CorrelationCoefficient = topCorrelations'

tbl=7×5 table
    TopicIndex                Topic                 TopCorrelatedTopicIndex          TopCorrelatedTopic          CorrelationCoefficient
    __________    ______________________________    _______________________    ______________________________    ______________________

        1         "mixer, sound, assembler"                    5               "mixer, fuse, coolant"                    0.34304       
        2         "scanner, agent, stuck"                      4               "scanner, appear, spool"                  0.34526       
        3         "sound, agent, hear"                         1               "mixer, sound, assembler"                 0.26909       
        4         "scanner, appear, spool"                     2               "scanner, agent, stuck"                   0.34526       
        5         "mixer, fuse, coolant"                       1               "mixer, sound, assembler"                 0.34304       
        6         "arm, robot, smoke"                          1               "mixer, sound, assembler"               0.0042125       
        7         "software, sorter, controller"               7               "software, sorter, controller"                  0       

参考

tokenizedDocument | fitlda | ldaModel | wordcloud

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• トピック モデルを使用したテキスト データの解析
• LDA モデルを使用した文書クラスターの可視化
• Visualize Correlations Between LDA Topics and Document Labels