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Topic Modeling

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Esse notebook servirá de guia para a execução de uma análise de tópicos completa, usando o algoritmo de LDA e recursos para interpretação dos resultados.

Sumário

  1. Introdução
  2. Dataset
  3. Download dos dados do kaggle
  4. Verificando as Estatísticas do Corpus
  5. Seleção dos dados relevantes para a análise
  6. Instalação das principais ferramentas e importação de módulos
  7. Pré-processamento usando NLTK
  8. Pré-processamento usando Spacy 9.Análise de tópicos usando LDA 10.Análise de NER usando Spacy 11.Visualização dos tópicos usando tokens e entidades.

Introdução

Uma tarefa importante para cientistas de dados é realizar o agrupamento de dados, sem conhecimento prévio. Ao trabalhar com um grande volume de documentos, uma das primeiras perguntas que você deseja responder sem precisar ler todos os documentos é “do que eles estão falando?” No fundo, você está interessado nos tópicos gerais dos documentos, ou seja, quais palavras são frequentemente utilizadas juntas. A modelagem de tópicos busca resolver esse problema utilizando técnicas estatísticas, onde cada tópico possui uma distribuição de probabilidades de features (palavras, n-grams, etc). A modelagem de tópicos é conhecida há muito tempo e ganhou imensa popularidade nas últimas duas décadas, principalmente, com a publicação do trabalho seminal do cientista da computação David Blei, em 2003, onde ele descreve o Latent dirichlet allocation (LDA). Nesse trabalho, vamos utilizar o LDA, um método estocástico para descobrir tópicos, que permite muitas modificações.

Dataset

Utilizaremos notícias da seção "Mercado" extraídas da Folha de S. Paulo no ano de 2016. Para baixar os dados será necessário o uso do gerenciador de downloads da Kaggle. Para utilizar o gerenciador, é necessário criar uma conta no site Kaggle.com. Com a conta criada, basta obter um token de acesso, no formato kaggle.json.

# Instalando o gerenciador kaggle e fazendo o upload do arquivo kaggle.json
!pip install -q kaggle
!rm -rf kaggle.json
from google.colab import files

files.upload()

# Crie a pasta .kaggle 
!rm -rf .kaggle
!mkdir .kaggle
!cp kaggle.json .kaggle/
!chmod 600 .kaggle/kaggle.json

# Baixe o dataset
!mv .kaggle /root/
!kaggle datasets download --force -d marlesson/news-of-the-site-folhauol

# Crie o DataFrame com os dados lidos diretamente da plataforma Kaggle
import pandas as pd
from tqdm.auto import tqdm
tqdm.pandas()

df = pd.read_csv("news-of-the-site-folhauol.zip")

Verificando as Estatísticas do Corpus

df.info()

Referências

-BLEI, David M., Andrew Y. Ng, and Michael I. Jordan. "Latent dirichlet allocation." Journal of machine Learning research 3.Jan (2003): 993-1022.

-SARKAR, Dipanjan. Text Analytics with python. New York, NY, USA:: Apress, 2016.

-ALBRECHT, Jens; RAMACHANDRAN, Sidharth; WINKLER, Christian. Blueprints for Text Analytics Using Python. O'Reilly Media, 2020.

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