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主题建模
您可以使用 Amazon Comprehend 来检查一组文档的内容，以确定共同的主题。例如，您可以向 Amazon Comprehend 提供一组新闻文章，它会确定主题，例如体育、政治或娱乐。文档中的文本不需要注释。
Amazon Comprehend 使用基于潜在狄利克雷分配
一个单词与文档中的主题相关联，取决于该主题在文档中的普遍程度以及该主题与该词的相关程度。根据特定文档中的主题分布，可以将同一个单词与不同文档中的不同主题相关联。
例如，一篇主要谈论体育的文章中的“葡萄糖”一词可以分配给“体育”这个主题，而一篇关于“医学”的文章中，同一个词可以分配给“医学”这个主题
每个与主题相关的单词都有权重，表示该单词在多大程度上有助于定义该主题。权重表示在整个文档集中，与主题中的其他单词相比，该单词在主题中出现的次数。
为了获得最准确的结果，您应该向 Amazon Comprehend 提供尽可能多的语料库。要获得最佳效果：
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在每个主题建模作业中，您应至少使用 1000 个文档。
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每份文档的长度应至少为 3 个句子。
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如果文档主要由数字数据组成，则应将其从语料库中删除。
主题建模是一个异步过程。您可以使用操作将文件清单从亚马逊 S3 存储桶提交到 Amazon Comprehend。StartTopicsDetectionJob响应将发送到 Amazon S3 存储桶。您可以配置输入和输出存储桶。获取您使用该ListTopicsDetectionJobs操作提交的主题建模作业的列表，并查看有关使用该DescribeTopicsDetectionJob操作的作业的信息。发送到 Amazon S3 存储桶的内容可能包含客户内容。有关删除敏感数据的更多信息，请参阅如何清空 S3 存储桶？或如何删除 S3 存储桶？。
文档必须是 UTF-8 格式的文本文件。您可以通过两种方式提交文档。下表显示了这些选项。
| 格式 | 描述 |
|---|---|
| 每个文件一个文档 | 每个文件包含一个输入文档。这最适合大型文档的集合。 |
| 每行一个文档 | 输入是单个文件。文件中的每一行都被视为一个文档。这最适合简短的文档，例如社交媒体帖子。 每行必须以换行符 (LF, \n)、回车符 (CR, \r) 或两者兼有 (CRLF, \r\n) 结尾。Unicode 行分隔符 (u+2028) 不能用来结束一行。 |
有关更多信息，请参阅 InputDataConfig 数据类型。
在 Amazon Comprehend 处理您的文档集合后，它会返回一个包含两个文件（topic-terms.csv 和 doc-topics.csv）的压缩存档。有关输出文件的更多信息，请参阅OutputDataConfig。
第一个输出文件 topic-terms.csv 是集合中的主题列表。对于每个主题，默认情况下，该列表按权重排列主题列出根据其的热门术语。例如，如果您向 Amazon Comprehend 提供一组报纸文章，它可能会返回以下内容来描述该集合中的前两个主题：
| 主题 | 租期 | 重量 |
|---|---|---|
| 000 | 团队 | 0.118533 |
| 000 | 游戏 | 0.106072 |
| 000 | player | 0.031625 |
| 000 | 赛季 | 0.023633 |
| 000 | play | 0.021118 |
| 000 | 码 | 0.024454 |
| 000 | 教练 | 0.016012 |
| 000 | 游戏 | 0.016191 |
| 000 | 足球 | 0.015049 |
| 000 | 四分卫 | 0.014239 |
| 001 | 杯子 | 0.205236 |
| 001 | 食物 | 0.040686 |
| 001 | 分钟 | 0.036062 |
| 001 | add | 0.029697 |
| 001 | 汤匙 | 0.028789 |
| 001 | 油 | 0.021254 |
| 001 | 胡椒 | 0.022205 |
| 001 | 茶匙 | 0.020040 |
| 001 | 葡萄酒 | 0.016588 |
| 001 | 糖 | 0.015101 |
权重表示给定主题中单词的概率分布。由于 Amazon Comprehend 仅返回每个主题的前 10 个单词，因此权重之和不会等于 1.0。在极少数情况下，如果主题中的单词少于 10 个，则权重之和将为 1.0。
通过查看单词在所有主题中的出现情况，按其判别力对单词进行排序。通常，这与它们的权重相同，但在某些情况下，例如表格中的“play”和“yard”这两个词，这会导致排序与权重不同。
您可以指定要返回的主题数量。例如，如果您要求 Amazon Comprehend 返回 25 个主题，则它会返回该集合中最突出的 25 个主题。Amazon Comprehend 可以在一个集合中检测多达 100 个主题。根据您对该领域的了解选择主题数量。可能需要一些实验才能得出正确的数字。
第二个文件 doc-topics.csv 列出了与主题相关的文档以及与该主题相关的文档比例。如果您指定 ONE_DOC_PER_FILE，则由文件名标识文档。如果您指定 ONE_DOC_PER_LINE，则由文件名和文件中以 0 为索引的行号来标识文档。例如，对于以每个文件包含一个文档的方式提交的文档集合，Amazon Comprehend 可能会返回以下内容：
| 文档 | 主题 | 比例 |
|---|---|---|
| 示例文档 1 | 000 | 0.999330137 |
| 示例文档 2 | 000 | 0.998532187 |
| 示例文档 3 | 000 | 0.998384574 |
| ... | ||
| 示例文档 N | 000 | 3.57E-04 |
Amazon Comprehend 利用了 MBM 的词性还原列表数据集中的信息，该数据集根据开放数据库许可证 (ODbL) v1.0
