常常我們會使用複雜的神經網路來訓練模型進行像分類的動作，不過使用監督式(supervised)學習的方法，我們必須有標註過後的資料才能訓練，這篇文章我們介紹，如何在不使用標註資料，而是像網路隨處可搜集到的語料，像是PTT來完成主題分類、關鍵字預測、發現新詞等功能

介紹

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首先讓我們回顧一下Bayes Theorem

\[P(A \mid B) = \frac{P(B \mid A) P(A)}{ P(B)}\]

一篇文章該屬於哪一類，我們可以寫成

\[P(C \mid w_{1}, w_{2}, ..., w_{n}) = \frac{P(C) P(w_{1}, w_{2}, ..., w_{n} \mid C)}{P(w_{1}, w_{2}, ..., w_{3})}\]

而Naive Bayes Classifier(樸素貝葉斯分類器)之所以稱為Naive，是因為假設各個屬性間是獨立的，在文章中則是指每個字跟別的字互相獨立

\[P(w_{1} \mid w_{2}) = P(w_{1})\]

假設我們有多個類的主題，而要判斷文章是屬於哪一類的主題

\[P(C \mid w_{1}, w_{2}, ..., w_{n}) = \frac{P(C) P(w_{1}, w_{2}, ..., w_{n} | C)}{P(w_{1}, w_{2}, ..., w_{n})}\]

因為是同一篇文章，所以分母是一樣的，於是我們得出

\[P(C \mid w_{1}, w_{2}, ..., w_{n}) \propto P(C) P(w_{1}, w_{2}, ..., w_{n} \mid C)\]

根據Naive假設各字之間獨立，可得出

\[P(C \mid w_{1}, w_{2}, ..., w_{n}) \propto P(C) P(w_{1} \mid C) P(w_{2} \mid C) ... P(w_{n} \mid C)\]

這麼一來，我們可以得出，最基本的以Unigram為基礎的貝葉斯分類器公式，我們只要得出各個主題下的機率，比較誰的機率最大，即可求出最有可能的分類

\[\underset{c_{i}}{argmax} P(C_{i}) P(w_{1} \mid C_{i}) P(w_{2} \mid C_{i}) ... P(w_{n} \mid C_{i})\]

關於 $P(w_{n} \mid C_{i})$ 如何求得，我們使用Unigram來做估計，寫成以下式子

\[P(w_{i}) = \frac{\textit{Count}(w_{i})}{ \sum_{i=1}^{n} \textit{Count}(w_{i})}\]

所以我們對每一類，都會去計算每個字$w_{i}$的對應機率$P(w_{i})$，然後可以計算出對應的似然值(Likelihood)

\[P(C \mid w_{1}, w_{2}, ..., w_{n}) = \prod_{i=1}^{n} P(C \mid w_{i})\]

因此，其實貝葉斯分類器在進行的就是一種最大似然估計(MLE)，而通常我們會轉成對數計算

\[\sum_{i=1}^{n} log(P(C \mid w_{i}))\]

語言模型

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不過，通常我們不會使用Unigram，而是使用Bigram, Trigram，差別就是每個字會依賴於前k個字

\[\textit{Bigram} : P(w_{i} \mid w_{i-1})\] \[\textit{Trigram} : P(w{i} \mid w_{i-1}, w_{i-2} )\]

此外，我們這是從前看到後，我們也可以定義從後看到前的k-gram語言模型

實驗範例

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我們對一個輸入句子 電腦每種顯卡的驅動程式都不同嗎，進行貝葉斯分類，並用熱點圖(heatmap)來顯示不同主題下每個 $P(C_{j} \mid w_{i})$ 的對數機率

可以看出，在電腦類(computer)的地方，對於像驅動、程式、電腦這類的關鍵字，會賦予極高的機率，相比於其他分類而言，因此我們可以得知這句話，是該分於電腦類

利用這個道理，我們也可以抓出關鍵字，像這個例子，在哪些字可以明顯看出有些關鍵字在不同類別的機率落差較大，像是驅動、程式、電腦這些地方，這些可以視為屬於該類別的關鍵字