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토픽 모델을 사용하여 텍스트 데이터 분석하기

이 예제에서는 LDA(잠재 디리클레 할당) 토픽 모델을 사용하여 텍스트 데이터를 분석하는 방법을 보여줍니다.

LDA(잠재 디리클레 할당) 모델은 문서 모음에서 기저 토픽을 발견하고 토픽 내 단어 확률을 추정하는 토픽 모델입니다.

텍스트 데이터 불러오기 및 추출하기

예제 데이터를 불러옵니다. factoryReports.csv 파일에는 각 이벤트에 대한 텍스트 설명과 범주 레이블이 포함된 공장 보고서가 들어 있습니다.

data = readtable("factoryReports.csv",'TextType','string');
head(data)
ans=8×5 table
                                 Description                                       Category          Urgency          Resolution         Cost 
    _____________________________________________________________________    ____________________    ________    ____________________    _____

    "Items are occasionally getting stuck in the scanner spools."            "Mechanical Failure"    "Medium"    "Readjust Machine"         45
    "Loud rattling and banging sounds are coming from assembler pistons."    "Mechanical Failure"    "Medium"    "Readjust Machine"         35
    "There are cuts to the power when starting the plant."                   "Electronic Failure"    "High"      "Full Replacement"      16200
    "Fried capacitors in the assembler."                                     "Electronic Failure"    "High"      "Replace Components"      352
    "Mixer tripped the fuses."                                               "Electronic Failure"    "Low"       "Add to Watch List"        55
    "Burst pipe in the constructing agent is spraying coolant."              "Leak"                  "High"      "Replace Components"      371
    "A fuse is blown in the mixer."                                          "Electronic Failure"    "Low"       "Replace Components"      441
    "Things continue to tumble off of the belt."                             "Mechanical Failure"    "Low"       "Readjust Machine"         38

Description 필드에서 텍스트 데이터를 추출합니다.

textData = data.Description;
textData(1:10)
ans = 10×1 string
    "Items are occasionally getting stuck in the scanner spools."
    "Loud rattling and banging sounds are coming from assembler pistons."
    "There are cuts to the power when starting the plant."
    "Fried capacitors in the assembler."
    "Mixer tripped the fuses."
    "Burst pipe in the constructing agent is spraying coolant."
    "A fuse is blown in the mixer."
    "Things continue to tumble off of the belt."
    "Falling items from the conveyor belt."
    "The scanner reel is split, it will soon begin to curve."

분석할 텍스트 데이터 준비하기

분석에 사용할 수 있도록 텍스트 데이터를 토큰화하고 전처리하는 함수를 만듭니다. 이 예제의 마지막에 나오는 함수 preprocessText는 다음 단계를 순서대로 수행합니다.

  1. tokenizedDocument를 사용하여 텍스트를 토큰화합니다.

  2. normalizeWords를 사용하여 단어의 표제어를 추출합니다.

  3. erasePunctuation을 사용하여 문장 부호를 지웁니다.

  4. removeStopWords를 사용하여 불용어 목록(예: "and", "of", "the")을 제거합니다.

  5. removeShortWords를 사용하여 2자 이하로 이루어진 단어를 제거합니다.

  6. removeLongWords를 사용하여 15자 이상으로 이루어진 단어를 제거합니다.

전처리 함수 preprocessText를 사용하여 텍스트 데이터를 준비합니다.

documents = preprocessText(textData);
documents(1:5)
ans = 
  5×1 tokenizedDocument:

    6 tokens: items occasionally get stuck scanner spool
    7 tokens: loud rattle bang sound come assembler piston
    4 tokens: cut power start plant
    3 tokens: fry capacitor assembler
    3 tokens: mixer trip fuse

토큰화된 문서에서 bag-of-words 모델을 만듭니다.

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

          Counts: [480×351 double]
      Vocabulary: [1×351 string]
        NumWords: 351
    NumDocuments: 480

총 2회 이하로 나타나는 단어를 bag-of-words 모델에서 제거합니다. bag-of-words 모델에서 단어를 포함하지 않는 모든 문서를 제거합니다.

bag = removeInfrequentWords(bag,2);
bag = removeEmptyDocuments(bag)
bag = 
  bagOfWords with properties:

          Counts: [480×162 double]
      Vocabulary: [1×162 string]
        NumWords: 162
    NumDocuments: 480

LDA 모델 피팅하기

7개 토픽으로 LDA 모델을 피팅합니다. 토픽 수를 선택하는 방법을 보여주는 예제는 LDA 모델의 토픽 수 선택하기 항목을 참조하십시오. 세부 정보가 출력되지 않도록 'Verbose'를 0으로 설정합니다.

numTopics = 7;
mdl = fitlda(bag,numTopics,'Verbose',0);

대규모 데이터 세트가 있는 경우 확률적 근사 변분 베이즈 솔버는 일반적으로 전달되는 데이터가 적을 때 양호한 모델을 피팅할 수 있으므로 더 적합합니다. fitlda(축소된 Gibbs 샘플링)용 디폴트 솔버는 더 정확하지만 실행 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 확률적 근사 변분 베이즈를 사용하려면 'Solver' 옵션을 'savb'로 설정하십시오. LDA 솔버 비교 방법을 보여주는 예제는 Compare LDA Solvers 항목을 참조하십시오.

워드 클라우드를 사용하여 토픽 시각화하기

워드 클라우드를 사용하면 각 토픽에서 확률이 가장 높은 단어를 볼 수 있습니다. 워드 클라우드를 사용하여 처음 4개 토픽을 시각화합니다.

figure;
for topicIdx = 1:4
    subplot(2,2,topicIdx)
    wordcloud(mdl,topicIdx);
    title("Topic " + topicIdx)
end

문서의 토픽 혼합 보기

transform을 사용하여 문서를 토픽 확률로 구성된 벡터로 변환합니다.

newDocument = tokenizedDocument("Coolant is pooling underneath sorter.");
topicMixture = transform(mdl,newDocument);

figure
bar(topicMixture)
xlabel("Topic Index")
ylabel("Probability")
title("Document Topic Probabilities")

누적형 막대 차트를 사용하여 여러 토픽 혼합을 시각화합니다. 처음 5개 입력 문서의 토픽 혼합을 시각화합니다.

figure
topicMixtures = transform(mdl,documents(1:5));
barh(topicMixtures(1:5,:),'stacked')
xlim([0 1])
title("Topic Mixtures")
xlabel("Topic Probability")
ylabel("Document")
legend("Topic " + string(1:numTopics),'Location','northeastoutside')

전처리 함수

함수 preprocessText는 다음 단계를 순서대로 수행합니다.

  1. tokenizedDocument를 사용하여 텍스트를 토큰화합니다.

  2. normalizeWords를 사용하여 단어의 표제어를 추출합니다.

  3. erasePunctuation을 사용하여 문장 부호를 지웁니다.

  4. removeStopWords를 사용하여 불용어 목록(예: "and", "of", "the")을 제거합니다.

  5. removeShortWords를 사용하여 2자 이하로 이루어진 단어를 제거합니다.

  6. removeLongWords를 사용하여 15자 이상으로 이루어진 단어를 제거합니다.

function documents = preprocessText(textData)

% Tokenize the text.
documents = tokenizedDocument(textData);

% Lemmatize the words.
documents = addPartOfSpeechDetails(documents);
documents = normalizeWords(documents,'Style','lemma');

% Erase punctuation.
documents = erasePunctuation(documents);

% Remove a list of stop words.
documents = removeStopWords(documents);

% Remove words with 2 or fewer characters, and words with 15 or greater
% characters.
documents = removeShortWords(documents,2);
documents = removeLongWords(documents,15);

end

참고 항목

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관련 항목