本页介绍对于一个训练好的主题模型，如何进行主题去重并对冗余度较高的主题进行聚合。

主题去重

对于任意两个主题，我们考虑其前K个词的分布，我们提供了两个指标进行冗余性评估：

• 对于任意两个主题，计算它们前K个词的Jaccard Similarity，定义为：
  

如果相似性 ≥ 用户定义的Jaccard_thresh，即认定这两个topic存在较大的冗余。

• 对于任意两个主题，计算它们前K个词的Weighted Jaccard Similarity，定义为：
  

如果相似性 ≥ 用户定义的Jaccard_thresh，即认定这两个主题存在较大的冗余。

我们记录了所有冗余的主题对，通过Disjoint-Set (即Union-Find) 找到非连接的若干集合，并把每个集合内的主题合并到一起，完成主题去重。

使用方法

运行merge_run.py脚本对训练好的主题模型进行去重：

$ python TopicMerge/merge_runner.py --model_dir=../model/news --conf=lda.conf --k=30 --Jac_opt=0 --threshold=0.1 --output_file=news_lda.merge.model

• model_dir是模型目录
• conf是模型配置文件，默认为lda.conf
• k是每个主题选取前K个词进行相似度计算，默认为30
• Jac_opt选择衡量策略，0表示启用Jaccard Similarity，1表示启用Weighted Jaccard Similarity
• threshold是设定阈值，高于该阈值表示两个主题为冗余，需要根据压缩程序来设定该值
• output_file是输出文件
  运行上述命令对新闻LDA模型进行去重，效果如下：

Merge 1036 redundant topics into 87 topics (sets).
Now, in total we have 1051 refined topics.