contextualized-topic-models
contextualized-topic-models 是一款专为文本主题挖掘设计的 Python 开源库。它巧妙地将 BERT 等预训练语言模型生成的“上下文嵌入”与传统主题模型相结合，旨在解决传统方法仅依赖词袋模型而忽略词语语境，导致提取出的主题连贯性不足、语义模糊的痛点。
这款工具特别适合自然语言处理领域的研究人员、数据科学家以及需要深入分析大规模文本数据的开发者使用。其核心亮点在于打破了传统模型对词汇表的严格限制：一方面，它提供的 CombinedTM 模式融合了上下文语义与词频统计，能生成更精准、易懂的主题；另一方面，其 ZeroShotTM 模式支持零样本学习，不仅能处理训练集中未出现的新词，还具备强大的跨语言能力，只需使用多语言嵌入即可轻松实现多语种主题分析。此外，项目独有的"Kitty"子模块引入了人机协作机制，帮助用户快速对文档进行分类和命名聚类。得益于灵活的架构设计，用户可以随时接入最新的预训练模型以提升效果，让主题建模更加智能高效。
使用场景
某跨国电商公司的数据团队需要分析全球用户的海量商品评论，以挖掘不同语言市场中的潜在消费趋势和产品痛点。
没有 contextualized-topic-models 时
- 语义理解浅层化：传统模型仅依赖词袋（BoW）统计词频，无法识别“屏幕清晰”与“显示效果好”的语义相似性，导致生成的主题支离破碎。
- 多语言处理困难：面对英、法、德等多语种评论，团队需为每种语言单独训练模型并人工对齐主题，耗时且难以保证标准统一。
- 新词与冷启动问题：对于新兴网络用语或测试集中未出现的词汇，传统模型完全无法处理，导致大量包含关键信息的近期评论被忽略。
- 主题连贯性差：提取出的主题往往包含无关高频词（如“但是”、“非常”），业务人员难以直接从中提炼出可执行的洞察。
使用 contextualized-topic-models 后
- 深度语义融合：利用 BERT 等预训练上下文嵌入，模型能精准捕捉词语在特定语境下的含义，将语义相近但措辞不同的评论自动归入同一连贯主题。
- 零样本跨语言迁移：借助 ZeroShotTM 功能，只需使用多语言嵌入训练一次，即可直接处理未见过的语言数据，无需重新训练即可实现全球话题对齐。
- 动态适应新表达：基于上下文的表示方法不再受限于固定词表，即使评论中出现新的缩写或流行语，模型也能根据其语境向量将其正确分类。
- 高可解释性输出：生成的主题关键词高度相关且逻辑清晰，业务团队可直接据此发现“电池续航焦虑”或“包装破损”等具体问题，大幅缩短决策路径。
contextualized-topic-models 通过引入上下文感知能力，将原本杂乱的多语言文本转化为结构清晰、语义连贯的商业洞察，彻底解决了传统主题模型在复杂语境下的失效难题。
运行环境要求
- 未说明
- 可选
- 若需使用 CUDA 加速，需安装与系统分布匹配的 CUDA 版本（具体版本需参考 PyTorch 要求），否则可使用 CPU 运行
未说明
快速开始
=========================== 上下文主题模型
.. image:: https://img.shields.io/pypi/v/contextualized_topic_models.svg :target: https://pypi.python.org/pypi/contextualized_topic_models
.. image:: https://github.com/MilaNLProc/contextualized-topic-models/workflows/Python%20package/badge.svg :target: https://github.com/MilaNLProc/contextualized-topic-models/actions
.. image:: https://readthedocs.org/projects/contextualized-topic-models/badge/?version=latest :target: https://contextualized-topic-models.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest :alt: Documentation Status
.. image:: https://img.shields.io/github/contributors/MilaNLProc/contextualized-topic-models :target: https://github.com/MilaNLProc/contextualized-topic-models/graphs/contributors/ :alt: Contributors
.. image:: https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue.svg :target: https://lbesson.mit-license.org/ :alt: License
.. image:: https://pepy.tech/badge/contextualized-topic-models :target: https://pepy.tech/project/contextualized-topic-models :alt: Downloads
.. image:: https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg :target: https://colab.research.google.com/drive/1fXJjr_rwqvpp1IdNQ4dxqN4Dp88cxO97?usp=sharing :alt: Open In Colab
.. image:: https://raw.githubusercontent.com/aleen42/badges/master/src/medium.svg :target: https://medium.com/towards-data-science/contextualized-topic-modeling-with-python-eacl2021-eacf6dfa576 :alt: Medium Blog Post
.. image:: https://img.shields.io/badge/youtube-video-red :target: https://www.youtube.com/watch?v=n1_G8K07KoM :alt: Video Tutorial
上下文主题模型（CTM）是一类利用预训练语言表示（例如BERT）来支持主题建模的主题模型。详细信息请参阅以下论文：
- Bianchi, F., Terragni, S., & Hovy, D. (2021).
预训练是热门话题：上下文文档嵌入提升主题一致性。ACL。https://aclanthology.org/2021.acl-short.96/ - Bianchi, F., Terragni, S., Hovy, D., Nozza, D., & Fersini, E. (2021).
零样本学习的跨语言上下文主题模型。EACL。https://www.aclweb.org/anthology/2021.eacl-main.143/
.. image:: https://raw.githubusercontent.com/MilaNLProc/contextualized-topic-models/master/img/logo.png :align: center :width: 200px
使用上下文嵌入进行主题建模
我们新推出的主题模型系列支持多种语言（即HuggingFace模型所支持的语言），并提供两种版本：CombinedTM将上下文嵌入与传统的词袋模型相结合，以生成更连贯的主题；ZeroShotTM则是处理测试数据中可能存在缺失词汇的任务的理想选择，同时，如果使用多语言嵌入进行训练，它还具备多语言主题模型的特性！
最大的优势在于，您可以为上下文主题模型使用不同的嵌入方法。因此，当新的嵌入方法发布时，您可以在代码中直接应用，从而进一步提升模型效果。我们不再受限于传统的词袋模型。
此外，我们还推出了Kitty <https://contextualized-topic-models.readthedocs.io/en/latest/kitty.html>_！这是一个全新的子模块，可用于构建人机协作分类器，快速对文档进行分类并创建命名聚类。
.. image:: https://raw.githubusercontent.com/MilaNLProc/contextualized-topic-models/master/img/logo_kitty.png :align: center :width: 200px
教程
您可以阅读我们的Medium博客文章，或者从我们的Colab教程开始：
.. |colab1_2| image:: https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg :target: https://colab.research.google.com/drive/1fXJjr_rwqvpp1IdNQ4dxqN4Dp88cxO97?usp=sharing :alt: Open In Colab
.. |colab2_2| image:: https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg :target: https://colab.research.google.com/drive/1bfWUYEypULFk_4Tfff-Pb_n7-tSjEe9v?usp=sharing :alt: Open In Colab
.. |colab3_3| image:: https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg :target: https://colab.research.google.com/drive/1upTRu4zSm1VMbl633n9qkIDA526l22E_?usp=sharing :alt: Open In Colab
.. |kitty_colab| image:: https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg :target: https://colab.research.google.com/drive/18mKzaKnmBlBOHb1oiS5MtaTSyq47ys2X?usp=sharing :alt: Open In Colab
+--------------------------------------------------------------------------------+------------------+ | 名称 | 链接 | +================================================================================+==================+ | 在维基百科数据上使用Combined TM（预处理+保存+可视化）（稳定 v2.3.0） | |colab1_2| | +--------------------------------------------------------------------------------+------------------+ | 零样本跨语言主题建模（预处理+可视化）（稳定 v2.3.0） | |colab2_2| | +--------------------------------------------------------------------------------+------------------+ | Kitty：人机协作分类器（高级用法）（稳定 v2.2.0） | |kitty_colab| | +--------------------------------------------------------------------------------+------------------+ | SuperCTM 和 β-CTM（高级用法）（稳定 v2.2.0） | |colab3_3| | +--------------------------------------------------------------------------------+------------------+
概述
简而言之
+ 在 CTMs 中，我们有两种模型：CombinedTM 和 ZeroShotTM，它们适用于不同的场景。
+ 当词袋的大小**限制在不超过 2000 个词项**时，CTMs 的效果会更好。这是因为我们有一个神经网络模型用于重建输入的词袋表示。此外，在 CombinedTM 中，我们会将上下文嵌入投影到词汇空间中，词汇表越大，参数数量越多，训练难度也会增加，并且更容易出现过拟合。不过，这**并不是一个严格的限制**，因此建议您对数据集进行预处理。我们提供了一个预处理流水线，可以帮助您解决这个问题。
+ 请检查您使用的上下文模型，**在英文数据上使用的多语言模型可能无法达到纯英文训练模型那样的效果**。
+ **预处理是关键**。如果您将经过预处理的文本输入到像 BERT 这样的上下文模型中，可能难以获得良好的表示。通常的做法是使用预处理后的文本来构建词袋，而使用未预处理的文本来生成 BERT 嵌入。我们的预处理类可以为您完成这一任务。
+ CTM 使用 `SBERT`_，您可以查看它以更好地理解我们如何创建嵌入。SBERT 允许我们使用任何嵌入模型。您可能需要关注一些设置，例如 `最大长度 <https://www.sbert.net/examples/applications/computing-embeddings/README.html#input-sequence-length>`_。
安装
重要提示：如果您想使用 CUDA，需要安装与您的系统发行版匹配的正确版本的 CUDA 系统，请参阅 pytorch_。
使用 pip 安装包
.. code-block:: bash
pip install -U contextualized_topic_models
模型
需要考虑的一个重要方面是您希望使用哪种模型：结合上下文嵌入和词袋的模型（`CombinedTM <https://contextualized-topic-models.readthedocs.io/en/latest/combined.html>`_）或仅使用上下文嵌入的模型（`ZeroShotTM <https://contextualized-topic-models.readthedocs.io/en/latest/zeroshot.html>`_）。
但请记住，只有使用 `ZeroShotTM <https://contextualized-topic-models.readthedocs.io/en/latest/zeroshot.html>`_ 模型才能进行零样本跨语言主题建模。
上下文主题模型还支持监督学习（SuperCTM）。您可以在`文档 <https://contextualized-topic-models.readthedocs.io/en/latest/introduction.html>`_ 中了解更多相关信息。
.. image:: https://raw.githubusercontent.com/MilaNLProc/contextualized-topic-models/master/img/ctm_both.jpeg
:align: center
:width: 800px
我们还有 `Kitty <https://contextualized-topic-models.readthedocs.io/en/latest/kitty.html>`_：一个工具，可用于更简便地进行人工参与的文档分类。这对于文档筛选非常有用。它也支持跨语言操作，因此即使您不懂某种语言，也能用它来筛选该语言的文档！
参考文献
----------
如果您觉得这些内容有用，可以引用以下论文 :)
**ZeroShotTM**
::
@inproceedings{bianchi-etal-2021-cross,
title = "Cross-lingual Contextualized Topic Models with Zero-shot Learning",
author = "Bianchi, Federico and Terragni, Silvia and Hovy, Dirk and
Nozza, Debora and Fersini, Elisabetta",
booktitle = "Proceedings of the 16th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics: Main Volume",
month = apr,
year = "2021",
address = "Online",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://www.aclweb.org/anthology/2021.eacl-main.143",
pages = "1676--1683",
}
**CombinedTM**
::
@inproceedings{bianchi-etal-2021-pre,
title = "Pre-training is a Hot Topic: Contextualized Document Embeddings Improve Topic Coherence",
author = "Bianchi, Federico and
Terragni, Silvia and
Hovy, Dirk",
booktitle = "Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 2: Short Papers)",
month = aug,
year = "2021",
address = "Online",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/2021.acl-short.96",
doi = "10.18653/v1/2021.acl-short.96",
pages = "759--766",
}
特定语言与多语言
----------------------------------
以下示例中使用了多语言嵌入模型`:code:`paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2`。这意味着您将使用的表示是多语言的。然而，您可能需要更广泛的语言覆盖，或者只需要某一特定语言。请参考文档中的页面，了解如何选择其他语言的模型。在这种情况下，您可以查看 `SBERT`_，以找到最适合的模型。
在这里，您可以阅读更多关于`特定语言与多语言 <https://contextualized-topic-models.readthedocs.io/en/latest/language.html>`_的信息。
快速概览
--------------
为了更好地理解这些主题模型的工作原理，您务必查看`文档 <https://contextualized-topic-models.readthedocs.io/en/latest/introduction.html>`_。
组合主题模型
以下是使用 CombinedTM 的方法。这是一种标准的主题模型，同时也利用了上下文嵌入。CombinedTM 的优点在于它能使主题更加连贯（参见论文 https://arxiv.org/abs/2004.03974）。 n_components=50 指定了主题的数量。
.. code-block:: python
from contextualized_topic_models.models.ctm import CombinedTM
from contextualized_topic_models.utils.data_preparation import TopicModelDataPreparation
from contextualized_topic_models.utils.data_preparation import bert_embeddings_from_file
qt = TopicModelDataPreparation("all-mpnet-base-v2")
training_dataset = qt.fit(text_for_contextual=list_of_unpreprocessed_documents, text_for_bow=list_of_preprocessed_documents)
ctm = CombinedTM(bow_size=len(qt.vocab), contextual_size=768, n_components=50) # 50个主题
ctm.fit(training_dataset) # 运行模型
ctm.get_topics(2)
进阶说明：Combined TM 将词袋与 SBERT 结合，这一过程似乎能提高预测主题的连贯性（https://arxiv.org/pdf/2004.03974.pdf）。
零样本主题模型
我们的 ZeroShotTM 可以用于零样本主题建模。它可以处理在训练阶段未出现过的词汇。更有趣的是，该模型还可以用于跨语言主题建模（详见后续章节）！请参阅相关论文（https://www.aclweb.org/anthology/2021.eacl-main.143）。
.. code-block:: python
from contextualized_topic_models.models.ctm import ZeroShotTM
from contextualized_topic_models.utils.data_preparation import TopicModelDataPreparation
from contextualized_topic_models.utils.data_preparation import bert_embeddings_from_file
text_for_contextual = [
"你好，这是未经预处理的文本，可以直接输入模型",
"祝你使用我们的主题模型玩得开心",
]
text_for_bow = [
"你好 未预处理 给 模型",
"开心 主题 模型",
]
qt = TopicModelDataPreparation("paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2")
training_dataset = qt.fit(text_for_contextual=text_for_contextual, text_for_bow=text_for_bow)
ctm = ZeroShotTM(bow_size=len(qt.vocab), contextual_size=768, n_components=50)
ctm.fit(training_dataset) # 运行模型
ctm.get_topics(2)
正如你所见，用于处理文本的高级API非常易于使用；
**text_for_bert** 应当用来向模型传递未经预处理的文档列表。
而 **text_for_bow** 则应传入用于构建词袋模型的已预处理文本。
**进阶说明：** 这样，SBERT 可以利用文本中的所有信息来生成文本表示。
使用主题模型
--------------
获取主题
~~~~~~~~~~
一旦模型训练完成，获取主题就非常简单了！
.. code-block:: python
ctm.get_topics()
为未见文档预测主题
transform 方法会为你处理大部分工作，例如仅根据模型在训练中见过的词汇生成相应的词袋模型。然而，在使用 ZeroShotTM 时，这会遇到一些问题，我们将在下一节中看到。
不过，如果你愿意，也可以手动加载嵌入（参见本文档的进阶部分）。
单语主题建模
如果你使用 CombinedTM，则需要包含用于词袋模型的测试文本：
.. code-block:: python
testing_dataset = qt.transform(text_for_contextual=testing_text_for_contextual, text_for_bow=testing_text_for_bow)
# n_sample 表示从分布中采样的次数（详见文档）
ctm.get_doc_topic_distribution(testing_dataset, n_samples=20) # 返回一个 (n_documents, n_topics) 矩阵，表示每个文档的主题分布
如果你使用 ZeroShotTM，则不需要使用 testing_text_for_bow，因为如果使用不同的测试文档，将会生成不同大小的词袋模型。因此，最好的做法是只传递将输入到上下文模型的文本：
.. code-block:: python
testing_dataset = qt.transform(text_for_contextual=testing_text_for_contextual)
# n_sample 表示从分布中采样的次数（详见文档）
ctm.get_doc_topic_distribution(testing_dataset, n_samples=20)
跨语言主题建模
当你使用多语言嵌入训练完 ZeroShotTM 模型后，你可以通过这个简单的流程来预测其他语言文档的主题（只要该语言被 paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 支持）。
.. code-block:: python
# 这里我们有一篇西班牙语文档
testing_text_for_contextual = [
"hola, bienvenido",
]
# 由于我们正在进行多语言主题建模，在进行跨语言实验时，ZeroShotTM 不需要词袋模型（这样做没有意义，因为我们是用英语词袋模型训练的，却要使用西班牙语词袋模型）。
testing_dataset = qt.transform(testing_text_for_contextual)
# n_sample 表示从分布中采样的次数（详见文档）
ctm.get_doc_topic_distribution(testing_dataset, n_samples=20) # 返回一个 (n_documents, n_topics) 矩阵，表示每个文档的主题分布
进阶说明： 我们不需要传递西班牙语的词袋模型：两种语言的词袋模型是无法比较的！我们之所以将其传递给模型，只是为了兼容性考虑，但你不能将模型的输出（即训练语言的预测词袋模型）与测试语言的词袋模型进行比较。
更多进阶内容
预处理
你需要一个快速脚本来运行预处理流程吗？我们已经为你准备好了！加载你的文档，然后使用我们的 SimplePreprocessing 类。它会自动过滤低频词，并移除训练后为空的文档。preprocess 方法将返回预处理过的文档和未预处理的文档。通常，我们会将未预处理的文档用于 BERT，而将预处理后的文档用于词袋模型。
.. code-block:: python
from contextualized_topic_models.utils.preprocessing import WhiteSpacePreprocessing
documents = [line.strip() for line in open("unpreprocessed_documents.txt").readlines()]
sp = WhiteSpacePreprocessing(documents, "english")
preprocessed_documents, unpreprocessed_corpus, vocab, retained_indices = sp.preprocess()
使用自定义嵌入与 Kitty
你有自定义嵌入，并希望用它们来加快结果生成速度吗？只需将它们交给 Kitty 即可！
.. code-block:: python
from contextualized_topic_models.models.kitty_classifier import Kitty
import numpy as np
# 读取训练数据
training_data = list(map(lambda x : x.strip(), open("train_data").readlines()))
custom_embeddings = np.load('custom_embeddings.npy')
kt = Kitty()
kt.train(training_data, custom_embeddings=custom_embeddings, stopwords_list=["stopwords"])
print(kt.pretty_print_word_classes())
注意：自定义嵌入必须是 numpy 数组。
开发团队
Federico Bianchi_ f.bianchi@unibocconi.it 博科尼大学Silvia Terragni_ s.terragni4@campus.unimib.it 米兰-比可卡大学Dirk Hovy_ dirk.hovy@unibocconi.it 博科尼大学
软件详情
- 自由软件：MIT 许可证
- 文档：https://contextualized-topic-models.readthedocs.io。
- 特别感谢
Stephen Carrow_ 创建了出色的 https://github.com/estebandito22/PyTorchAVITM 包，我们正是基于该包构建了本项目的基石。我们很高兴能够在 MIT 许可证下再次发布这款软件。
致谢
本项目使用 Cookiecutter_ 和 audreyr/cookiecutter-pypackage_ 项目模板创建。为了方便用户使用，我们还引入了 rbo_ 包，其所有权利均归该包作者所有。
注
请记住，这是一个研究工具 :)
.. _PyTorch: https://pytorch.org/get-started/locally/
.. _Cookiecutter: https://github.com/audreyr/cookiecutter
.. _预处理: https://github.com/MilaNLProc/contextualized-topic-models#preprocessing
.. _跨语言主题建模: https://github.com/MilaNLProc/contextualized-topic-models#cross-lingual-topic-modeling
.. _audreyr/cookiecutter-pypackage: https://github.com/audreyr/cookiecutter-pypackage
.. _Stephen Carrow : https://github.com/estebandito22
.. _rbo : https://github.com/dlukes/rbo
.. _费德里科·比安奇: https://federicobianchi.io
.. _西尔维娅·特拉尼亚尼: https://silviatti.github.io/
.. _迪尔克·霍维: https://dirkhovy.com/
.. _SBERT: https://www.sbert.net/docs/pretrained_models.html
.. _Hugging Face: https://huggingface.co/models
.. _UmBERTo: https://huggingface.co/Musixmatch/umberto-commoncrawl-cased-v1
.. _Medium: https://fbvinid.medium.com/contextualized-topic-modeling-with-python-eacl2021-eacf6dfa576
常见问题
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