Маркировка кластера - Википедия - Cluster labeling

В обработка естественного языка и поиск информации, маркировка кластера проблема выбора описательных, удобочитаемых меток для кластеров, созданных кластеризация документов алгоритм; стандартные алгоритмы кластеризации обычно не создают таких меток. Алгоритмы маркировки кластеров исследуют содержимое документов для каждого кластера, чтобы найти маркировку, которая суммирует тему каждого кластера и позволяет отличить кластеры друг от друга.

Маркировка дифференциального кластера

Разностная маркировка кластера маркирует кластер путем сравнения терминов распределения по кластерам, используя методы, также используемые для выбор функции в классификация документов, Такие как взаимная информация и выбор функции хи-квадрат. Термины, имеющие очень низкую частоту, не лучше всего подходят для представления всего кластера и могут быть опущены при маркировке кластера. Опуская эти редкие термины и используя дифференциальный тест, можно достичь наилучших результатов с помощью дифференциальной маркировки кластеров.^[1]

Точечная взаимная информация

В полях теория вероятности и теория информации, взаимная информация измеряет степень зависимости двух случайные переменные. Взаимная информация двух переменных $Икс$ и $Y$ определяется как:

${ displaystyle I (X, Y) = sum _ {x in X} { sum _ {y in Y} {p (x, y) log_ {2} left ({ frac {p (x , y)} {p_ {1} (x) p_ {2} (y)}} right)}}}$

куда р (х, у) это совместное распределение вероятностей двух переменных, п₁(Икс) - распределение вероятностей X, а п₂(у) - распределение вероятностей Y.

В случае маркировки кластера переменная X связана с членством в кластере, а переменная Y связана с наличием термина.^[2] Обе переменные могут иметь значения 0 или 1, поэтому уравнение можно переписать следующим образом:

${ Displaystyle I (C, T) = sum _ {c in {0,1}} { sum _ {t in {0,1}} {p (C = c, T = t) log_ { 2} left ({ frac {p (C = c, T = t)} {p (C = c) p (T = t)}} right)}}}$

В этом случае, р (С = 1) представляет собой вероятность того, что случайно выбранный документ является членом определенного кластера, и р (С = 0) представляет вероятность того, что это не так. По аналогии, р (Т = 1) представляет собой вероятность того, что случайно выбранный документ содержит данный термин, и р (Т = 0) представляет вероятность того, что это не так. В совместная функция распределения вероятностей р (С, Т) представляет собой вероятность того, что два события происходят одновременно. Например, р (0, 0) вероятность того, что документ не входит в кластер c и не содержит термин т; р (0, 1) вероятность того, что документ не входит в кластер C и содержит термин Т; и так далее.

Выбор хи-квадрат

Критерий хи-квадрат Пирсона можно использовать для вычисления вероятности того, что возникновение события соответствует первоначальным ожиданиям. В частности, его можно использовать для определения того, являются ли два события, A и B, статистически независимый. Значение статистики хи-квадрат:

${ displaystyle X ^ {2} = sum _ {a in A} { sum _ {b in B} { frac {(O_ {a, b} -E_ {a, b}) ^ {2 }} {E_ {a, b}}}}}$

куда О_{а, б} это наблюдаемый частота совпадения a и b, и E_{а, б} это ожидал частота совместной встречаемости.

В случае маркировки кластера переменная A связана с членством в кластере, а переменная B связана с наличием термина. Обе переменные могут иметь значения 0 или 1, поэтому уравнение можно переписать следующим образом:

${ displaystyle X ^ {2} = sum _ {a in {0,1}} { sum _ {b in {0,1}} { frac {(O_ {a, b} -E_ { a, b}) ^ {2}} {E_ {a, b}}}}}$

Например, О_1,0 это наблюдаемое количество документов, которые находятся в определенном кластере, но не содержат определенного термина, и E_1,0 - это ожидаемое количество документов, которые находятся в определенном кластере, но не содержат определенного термина. Наше первоначальное предположение состоит в том, что два события независимы, поэтому ожидаемые вероятности совместного появления могут быть рассчитаны путем умножения индивидуальных вероятностей:^[3]

E_1,0 = N * P (C = 1) * P (T = 0)

где N - общее количество документов в коллекции.

Внутренняя маркировка кластера

Маркировка внутри кластера выбирает метки, которые зависят только от содержимого интересующего кластера. Сравнение с другими кластерами не производится. Внутренняя маркировка кластера может использовать различные методы, такие как поиск терминов, которые часто встречаются в центроиде, или поиск документа, который находится ближе всего к центроиду.

Этикетки Centroid

Часто используемая модель в области поиск информации модель векторного пространства, которая представляет документы как векторы. Записи в векторе соответствуют членам словарный запас. Двоичные векторы имеют значение 1, если термин присутствует в конкретном документе, и 0, если он отсутствует. Многие векторы используют веса, которые отражают важность термина в документе и / или важность термина в коллекции документов. Для конкретного кластера документов мы можем рассчитать центроид найдя среднее арифметическое всех векторов документов. Если запись в векторе центроидов имеет высокое значение, то соответствующий член часто встречается в кластере. Эти термины могут использоваться в качестве метки для кластера. Одним из недостатков использования меток центроидов является то, что они могут улавливать такие слова, как «место» и «слово», которые часто встречаются в письменном тексте, но имеют мало отношения к содержимому конкретный кластер.

Контекстные метки центроидов

Простой и экономичный способ преодолеть указанное выше ограничение - встроить центроидные члены с наивысшим весом в структуру графа, которая обеспечивает контекст для их интерпретации и выбора.^[4]В этом подходе матрица совместной встречаемости термов, называемая ${ displaystyle T_ {k}}$ сначала строится для каждого кластера ${ displaystyle S_ {k}}$ . Каждая ячейка представляет, сколько раз термин ${ displaystyle i}$ совпадает с термином ${ displaystyle j}$ внутри определенного окна текста (предложения, абзаца и т. д.). На втором этапе матрица подобия ${ displaystyle T_ {k} ^ {sim}}$ получается путем умножения ${ displaystyle T_ {k}}$ с его транспонированием. У нас есть ${ displaystyle T_ {k} ^ {sim} = T_ {k} 'T_ {k} = (t _ {{sim} _ {ij}})}$ . Будучи скалярным произведением двух нормализованных векторов ${ Displaystyle { тильда {т}} _ {я}}$ и ${ displaystyle { tilde {t}} _ {j}}$ , ${ displaystyle t _ {{sim} _ {ij}}}$ обозначает косинусное сходство между членами ${ displaystyle i}$ и ${ displaystyle j}$ . Полученные таким образом ${ displaystyle T_ {k} ^ {sim}}$ затем можно использовать как взвешенную матрицу смежности графа подобия терминов. Термины центроидов являются частью этого графика, и поэтому их можно интерпретировать и оценивать, проверяя термины, окружающие их на графике.

Ярлыки заголовков

Альтернативой метке центроидов является метка заголовка. Здесь мы находим документ в кластере с наименьшим Евклидово расстояние к центроиду и используйте его заголовок в качестве метки для кластера. Одним из преимуществ использования заголовков документов является то, что они предоставляют дополнительную информацию, которой не было бы в списке терминов. Однако они также могут ввести пользователя в заблуждение, поскольку один документ может не отражать весь кластер.

Ярлыки внешних знаний

Маркировка кластеров может быть сделана косвенно с использованием внешних знаний, таких как предварительно категоризированные знания, такие как знания из Википедии.^[5] В таких методах набор важных текстовых функций кластера сначала извлекается из документов кластера. Эти функции затем можно использовать для извлечения (взвешенных) K-ближайших категоризированных документов, из которых могут быть извлечены кандидаты для меток кластера. Заключительный этап включает ранжирование таких кандидатов. Подходящими методами являются такие, которые основаны на голосовании или процессе объединения, который определяется с использованием набора категоризированных документов и исходных характеристик кластера.

Объединение нескольких кластерных этикетировщиков

Кластерные метки нескольких разных кластерных этикетировщиков могут быть дополнительно объединены для получения лучших этикеток. Например, Линейная регрессия можно использовать для определения оптимальной комбинации оценок этикетировщика.^[6] Более сложная техника основана на слияние подход и анализ устойчивости решения кластерных этикеток различных этикетировщиков.^[7]