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作者：Enes Gokce（原文链接^[1]）

编译：IvyLee

原文标题：对亚马逊评论使用 NLP 进行主题建模——隐含狄利克雷分布的 Python 实现（Topic Modeling with NLP on Amazon Reviews Application of Latent Dirichlet Allocation (LDA) with Python）

主题建模（Topic modeling）是另一种流行的文本分析技术，最终目标是在评论中找到中心思想，并发现隐藏的主题。语料库中的文档都包含一个或多个主题。

主题建模有很多技术，在这里，我将介绍 隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation 或 LDA） 的结果，这是一种无监督分类方法。当文本量很大而又不知道从哪里开始时，可以应用主题建模，然后查看出现的组别。LDA 是专门为文本数据设计的。

要使用主题建模技术，你需要提供：

1.文档-术语矩阵（document-term matrix）2.你想要算法提取的主题数

在主题建模的过程中，我会创建不同的模型进行比较，最后选择最有意义的主题模型。

如何使用隐狄利克雷分布（LDA）

本文不会介绍 LDA 的数学基础知识，主要是讨论的是如何解释 LDA 主题模型的结果。

LDA 主题建模过程会创建很多不同的主题组，作为研究人员，我们需要决定输出中的组数，但是我们并不知道最好的组数是多少。因此，我们需要尝试不同的组数，检验并比较主题模型，确定哪个主题模型更有意义、最有意义，在模型中具有最明显的区别，然后在所有主题组中选择最有意义的组（模型）。

必须指出的是，LDA 的性质是主观的。在选择最有意义的主题组时，不同的人可能会得出不同的结论。我们寻找的是最合理的主题组，不同背景、不同领域专业知识的人可能会做出不同的选择。

LDA 是一种无监督聚类方法。提到无监督聚类方法，就不得不提一下 K-Means 聚类——最著名的无监督聚类方法之一。K-Means 聚类在很多情况下都非常实用且有用，已应用于文本挖掘多年。与每个单词只能属于一个集群（硬聚类）的 K-Means 聚类相反，LDA 允许“模糊”成员资格（软聚类）。软聚类允许集群重叠，而在硬聚类中，集群是互斥的。也就是说，在 LDA 中，一个单词可以属于多个组，而在 K-Means 聚类中则不可能。在 LDA 中，这种折衷使查找单词之间的相似性更加容易。然而，这种软聚类会导致很难划分组别，因为同一个单词可以出现在不同的组中。后续分析中我们会体会到这种影响。

应用了主题建模技术之后，研究人员的工作就是解释结果，查看每个主题中单词的混合是否有意义。如果没有意义，则可以尝试修改主题的数量、文档-术语矩阵中的术语、模型参数，甚至尝试使用其他模型。

数据准备

本文使用的数据简介： 数据下载自 Kaggle，由 Stanford Network Analysis Project 上传。原始数据来自于 J. McAuley 和 J. Leskovec 所做的研究“从业余爱好者到鉴赏家：通过网络评论对用户专业知识的发展进行建模^[2]”（2013）。该数据集由亚马逊网站的美食评论构成，包括 1999 年至 2012 年的全部 568,454 条评论。每条评论包括产品和用户信息，评分以及纯文本评价。

在本次研究中，我将重点关注对亚马逊的“好评”。我对“好评”的定义是：具有 4 星或 5 星（最高 5 星）的评论。换句话说，如果某条评论为 4 星或 5 星，就属于本次研究中的“好评”；1 2 3 星则被标记为“差评”。

数据准备至关重要，如果出现失误就无法实施主题建模。不过在本次研究中，我们不会深入探讨如何准备数据，因为这不是本次研究的重点。但是，你需要做好心理准备，这一步如果出现问题就会浪费不少时间。如果你在处理自己的数据集时，需要对应调整本文提供的代码，希望一切顺利。

先检查数据的列行数：

df.shape

(392384, 19) —— 数据集有 392,384 条评论。

对于很多家用计算机（以及 Google Colab）来说，这样的数据量都是难以处理的。因此，我会只使用其中 10,000 条评论。非常遗憾，如果我们无法使用超级计算机，就无法使用所有评论数据。

# 从数据集中获取前 10000 条好评df_good_reviews= df.loc[df.Good_reviews ==1][0:10000]

下一步是计数向量化器（Count Vectorizer）：

# 创建文档-术语矩阵from sklearn.feature_extraction import textfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
cv = CountVectorizer()data_cv = cv.fit_transform(df_good_reviews.Text)data_cv.shape

Pickle 存储数据，为后续创建文档-术语矩阵做准备。

# Pickle itimport picklepickle.dump(cv, open("cv_stop.pkl", "wb"))data_stop.to_pickle("dtm_stop.pkl") #saving the pickled data
data = pd.read_pickle('dtm_stop.pkl')data

Pickle 数据后，我们得到一个宽格式的词典：

现在到了创建术语-文档矩阵的时候了，该术语-文档矩阵数据将用于生成主题模型，所以对此次研究至关重要。

# 所需的输入之一就是术语-文档矩阵tdm = data.transpose()tdm.head()

# 通过从 df -> 稀疏矩阵 -> Gensim 语料库，将术语-文档矩阵转换为新的 Gensim 格式
sparse_counts = scipy.sparse.csr_matrix(tdm)corpus = matutils.Sparse2Corpus(sparse_counts)
# Gensim 还需要一个字典，表示所有术语及其在术语-文档矩阵中的对应位置
cv = pickle.load(open("cv_stop.pkl", "rb"))id2word = dict((v, k) for k, v in cv.vocabulary_.items())

现在开始创建主题模型！

使用 LDA 构建主题模型

构建主题模型的方法有很多。根据特定条件筛选文本，可以获得不同的主题组。在本次研究中，我们会使用以下内容创建主题模型：

1.所有文本2.仅包含文本中的所有名词3.文本中的所有名词和形容词

主题建模 - 尝试 1（所有文本）

首先，先尝试使用所有评论数据，在此过程中不进行文本筛选。

lda = models.LdaModel(corpus=corpus, id2word=id2word, num_topics=2, passes=10)lda.print_topics()

发现了两组主题：

[(0, ‘0.020”coffee” + 0.011”like” + 0.010”tea” + 0.010”flavor” + 0.009”good” + 0.009”taste” + 0.007”one” + 0.007”great” + 0.006”use” + 0.006”cup”’),

(1, ‘0.010”great” + 0.009”like” + 0.009”good” + 0.007”love” + 0.007”food” + 0.007”one” + 0.007”product” + 0.005”taste” + 0.005”get” + 0.005”amazon”’)]

如何处理这一结果？ 此时，我们可以检查这两个主题组，确定它们是否是具有差异性的组。我们不是预期一个组中的所有单词都必须相关，而是查看主题组的整体趋势。具体到以上两组，很难看到明显的差异。这是我的个人看法，如果你认为它们确实是两个不同的组，并且能够证明其合理性，也可以放心使用这一结果。

注意，之前提到过 LDA 是一种软聚类模型。在这里，我们看到“like”一词包含在两组中，这是正常现象，因为在软聚类模型中，一个单词可以同时出现在不同的组。

不需要强迫自己努力使上述模型有意义，我们可以继续，创建更多的主题模型。

与创建 2 组主题模型的操作类似，创建 3 组和 4 组。

# LDA for num_topics = 3lda = models.LdaModel(corpus=corpus, id2word=id2word, num_topics=3, passes=10)lda.print_topics()
# LDA for num_topics = 4lda = models.LdaModel(corpus=corpus, id2word=id2word, num_topics=4, passes=10)lda.print_topics()

所有结果可在表 1（下表）中看到。此时，我们应该检查对比，尝试找到最有意义的组。通过查看表 1，可以说“两组主题的模型”是最有意义的，第一组与饮料有关，第二组与反应有关。当然，你完全可以得出与我不同的结论！现在，这些结果先保留在这里，不会再进一步调整，因为我们会再创建 6 个主题模型。得到所有结果后，我可以更仔细地检查输出。在生成进一步的主题模型之后，我们会重新考虑表 1。

主题建模 - 尝试 2（仅名词）： 在此步骤中，通过 LDA 方法仅使用名词创建主题。同样，我们的目的是在评论中找到隐藏的模式。现在，只需要使用不同的条件进行筛选。

与上一步类似，我们将运行带有 2、3、4 个主题组的 LDA。

import nltkfrom nltk.corpus import stopwordsnltk.download('punkt')nltk.download('averaged_perceptron_tagger')import stringfrom nltk import word_tokenize, pos_tag

创建一个从文本字符串中提取名词的函数：

from nltk import word_tokenize, pos_tag
def nouns(text): '''给定一个文本字符串，对其进行分词，只提取出其中的名词''' is_noun = lambda pos: pos[:2] == 'NN' tokenized = word_tokenize(text) all_nouns = [word for (word, pos) in pos_tag(tokenized) if is_noun(pos)] return ' '.join(all_nouns)
# 如果此代码不能运行，可能是由于页面格式导致的缩进错误。

将定义好的 nouns 函数应用于评论文本数据：

data_nouns = pd.DataFrame(df_good_reviews.Text.apply(nouns))data_nouns

仅使用名词创建一个新的文档-术语矩阵：

from sklearn.feature_extraction import textfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 重新添加其他停用词，因为我们正在重新创建文档-术语矩阵
add_stop_words = ['like', 'im', 'know', 'just', 'dont', 'thats', 'right', 'people','youre', 'got', 'gonna', 'time', 'think', 'yeah', 'said']
stop_words = text.ENGLISH_STOP_WORDS.union(add_stop_words)
# 重新创建仅包含名词的文档-术语矩阵cvn = CountVectorizer(stop_words=stop_words)data_cvn = cvn.fit_transform(data_nouns.Text)
data_dtmn = pd.DataFrame(data_cvn.toarray(), columns=cvn.get_feature_names())
data_dtmn.index = data_nouns.indexdata_dtmn

创建 Gensim 语料库：

corpusn=matutils.Sparse2Corpus(scipy.sparse.csr_matrix(data_dtmn.transpose()))
# 创建词汇字典
id2wordn = dict((v, k) for k, v in cvn.vocabulary_.items())

⚫ 从 2 组主题开始

ldan = models.LdaModel(corpus=corpusn, num_topics=2, id2word=id2wordn, passes=10)
ldan.print_topics()

⚫ 3 组主题的 LDA

ldan = models.LdaModel(corpus=corpusn, num_topics=3, id2word=id2wordn, passes=10)
ldan.print_topics()

⚫ 4 组主题的 LDA

ldan = models.LdaModel(corpus=corpusn, num_topics=4, id2word=id2wordn, passes=10)
ldan.print_topics()

表 2 是仅使用名词尝试的 LDA 主题模型输出。现在，我们需要再次检查主题，尝试找到具有不同主题组的模型。同样，仍然不需要花费很多时间，因为我们还会生成更多的主题模型。

对我来说，其中具有三个小组的主题模型很有意义。它包含以下组：

1.宠物食品2.饼干和零食3.饮品

当然，得出不同的结论也是完全正常的。

主题建模-尝试 3（名词和形容词）： 在此步骤中，仅使用名词和形容词通过 LDA 方法创建主题模型。

准备数据：

from nltk.corpus import stopwordsimport nltknltk.download('punkt')nltk.download('averaged_perceptron_tagger')import stringfrom nltk import word_tokenize, pos_tag

自定义获取名词或形容词的函数：

def nouns_adj(text): '''给定一个文本字符串，对其进行分词，获取其中的名词和形容词'''
 is_noun_adj = lambda pos: pos[:2] == 'NN' or pos[:2] == 'JJ' tokenized = word_tokenize(text) nouns_adj = [word for (word, pos) in pos_tag(tokenized) if is_noun_adj(pos)] return ' '.join(nouns_adj)
# 如果此代码不能运行，可能是由于页面格式导致的缩进错误。

对评论数据使用 nouns_adj 进行筛选：

data_nouns_adj = pd.DataFrame(df_good_reviews.Text.apply(nouns_adj))data_nouns_adj

如你所见，这里仅包含名词和形容词。现在，我们要求 LDA 使用筛选后的这一个数据集版本创建主题模型。

为 LDA 准备数据：

# 仅使用名词和形容词创建一个新的文档-术语矩阵，同时使用 max_df 删除常见单词cvna = CountVectorizer(max_df=.8) # max_df 用于删除出现频率过高的数据值，也称为“特定语料库的停用词（corpus-specific stop words）”# 例如，max_df=.8 表示会忽略文档中出现频率大于 80% 的词。
data_cvna = cvna.fit_transform(data_nouns_adj.Text)data_dtmna = pd.DataFrame(data_cvna.toarray(), columns=cvna.get_feature_names())
data_dtmna.index = data_nouns_adj.indexdata_dtmna

创建 Gensim 语料库：

corpusna=matutils.Sparse2Corpus(scipy.sparse.csr_matrix(data_dtmna.transpose()))
# 创建词汇字典id2wordna = dict((v, k) for k, v in cvna.vocabulary_.items())

现在可以运行 LDA 了。

⚫ 从 2 组主题开始

ldana = models.LdaModel(corpus=corpusna, num_topics=2, id2word=id2wordna, passes=10)ldana.print_topics()

⚫ 尝试 3 组主题

ldana = models.LdaModel(corpus=corpusna, num_topics=3, id2word=id2wordna, passes=10)ldana.print_topics()

⚫ 尝试 4 组主题

ldana = models.LdaModel(corpus=corpusna, num_topics=4, id2word=id2wordna, passes=10)ldana.print_topics()

表 3 是仅使用名词和形容词的 LDA 主题模型输出。我们再次检查主题，确定是否具有有意义的主题组。

评估结果

现在到了最后阶段，表 1、表 2 和表 3 的结果必须一起评估。我们一共创建了 9 个主题模型，问一下自己：“哪一组更有意义？”现在，需要集中精力仔细检查各个主题。哪一组有意义？如果都没有意义，我们需要返回到数据清理步骤，更改参数或使用其他筛选条件和模型，这是一个递归过程。

在 9 个主题模型中，对我来说最有意义的是：仅名词具有 3 个主题组的模型（表 4）。我在这里看到三个不同的类别：（1）宠物食品、（2）饼干和零食、（3）饮品。同样，找到其他更有意义的主题模型是完全可以的。

记住一点，该数据集仅包含食品评论。因此，看到这些组都与食品有关是很正常的。

找出最有意义的主题模型后，通过更多迭代，获得微调模型。3 组主题（仅名词）对我来说最有意义，所以我将微调这一主题模型，把迭代数从 10 调整到 80。

# Fine-tuned LDA with topics = 3ldan = models.LdaModel(corpus=corpusn, num_topics=3, id2word=id2wordn, passes=80)
ldan.print_topics()

在上表中，我们看到与表 4 类似的组，只是顺序不同。通过以上使用 LDA 方法进行主题分析的所有步骤，可以得出结论，亚马逊评论的好评可分为三个主要主题：（1）饮品、（2）宠物食品、（3）饼干和零食。

最后需要注意的是，要了解哪个主题组更有意义，我们可能需要对应领域的专业知识。作为一名研究人员，有责任证明我们对主题组的选择是正确的。只要理由充足，我们可以将任何主题组确定为最终主题模型。

感谢阅读！分析愉快！

特别感谢我的朋友 Bibor Szabo^[3] 在撰写本文时提供的宝贵建议。

提示： 此次研究所使用的 Python 代码，可以在我的 GitHub 文件夹^[4] 中查找。另外，这次的主题模型研究是另一个更大项目的一部分。如果你对前面的步骤感兴趣，可以查看我之前的文章：数据清洗^[5] 和 情绪分析^[6]。

References

[1] 原文链接: https://towardsdatascience.com/topic-modeling-with-nlp-on-amazon-reviews-an-application-of-latent-dirichlet-allocation-lda-ae42a4c8b369
[2] 从业余爱好者到鉴赏家：通过网络评论对用户专业知识的发展进行建模: http://i.stanford.edu/~julian/pdfs/www13.pdf
[3] Bibor Szabo: https://www.linkedin.com/in/bibor-szabo/
[4] GitHub 文件夹: https://colab.research.google.com/drive/1JUL32S3r1rShFY4BLK54w5GSwOKqJUe1?usp=sharing
[5] 数据清洗: https://towardsdatascience.com/beginners-guide-for-data-cleaning-and-feature-extraction-in-nlp-756f311d8083
[6] 情绪分析: https://towardsdatascience.com/sentiment-analysis-on-amazon-reviews-45cd169447ac