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Sparse Composite Document Vectors using soft clustering over distributional representations

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# SCDV Python

Sparse Composite Document Vectors python Implementation

Paper: [https://arxiv.org/abs/1612.06778](https://arxiv.org/abs/1612.06778)

## Requirements

In my Dockerfile, use `python==3.5.2`

```bash
penguin@37ef290e8e58:/working$ python -V
Python 3.5.2 :: Continuum Analytics, Inc.
```

and following libraries

```console
jupyter
notebook
tqdm
matplotlib
numpy
scipy
scikit-learn
pandas
seaborn
lightgbm
joblib
# NLP Tools
mecab-python3
gensim
```

## Setup

### Recommended

```bash
cp project.env .env
docker-compose build

docker-compose up -d

docker exec -it scdv-jupyter bash
# or access to localhost:7001
```

### note

jupyter's default password is written on Dockerfile arg.
The default is `"dolphin"`.

### Trouble Shooting

If you catch error as below

```bash
ERROR: for scdv-jupyter  Cannot start service jupyter: driver failed programming external connectivity on endpoint scdv-jupyter 
(a16e504598f6081390b47fe6809aaba1a8b52672956e65feb11d3c00773363ba): Bind for 0.0.0.0:7011 failed: port is already allocated
```

, change .env `JUPYTER_PORT` number.

## Create Feature

Create SCDV feature using [livedoor corpus](https://www.rondhuit.com/download/ldcc-20140209.tar.gz).

```bash
$ python src/train.py -h
usage: train.py [-h] [-c COMPONENTS]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -c COMPONENTS, --components COMPONENTS
                        GMM component size (i.e. latent space size.) (default:
                        60))
```

## Benchmark

Benchmark on Multilabel classfilication task using livedoor corpus.

```bash
python src/SCDV_vs_SWEM.py
```

> NOTO: run train.py before

### Settings

* Embedding Model: pretrained fasttext [https://qiita.com/Hironsan/items/513b9f93752ecee9e670](https://qiita.com/Hironsan/items/513b9f93752ecee9e670) :pray:
  * Embedding dim: 300
* Gaussian Mixture Clusters: 60
* Features
  * SCDV
  * SCDV without compress
  * Compressed SCDV by PCA (compressed dim = 100, 300, 500)
  * SWEM: Simple Word Embedding Model proposed in https://arxiv.org/abs/1805.09843. max-pooling and average-pooling
  * n-gram SWEM (n = 3, 5, 8)
* Classification Model: LightGBM
  * same parameters for all features
* Train and Evaluation
  * With stratified 5-fold, train and predict for each folds, create Out of Fold predict

### TODO

* [ ] LightGBM parameter tuning
* [ ] train by other models. (CNN, LSTM, SVM, ...)

### Result

![](https://raw.githubusercontent.com/nyk510/scdv-python/master/report/scdv_vs_swem_result.png)

* SCDV (not comporessed) work well
  * computation cost: SWEM << SCDV (calculate Gaussian Mixture)
  * Accuracy: SWEM < SCDV

## Similarity Search

The query document index is `500`

query label: sports-watch
    宮本恒靖氏、U-23日本代表に「リスクを冒さないとダメ」
    11日、国立競技場では、ロンドン五輪壮行試合＝キリンチャレンジカップ2012・U-23日本代表×U-23ニュージーランド代表の一戦が行われた。

試合は、後半26分、徳永悠平が放ったミドルシュートを相手キーパー・グリーソンが弾いたところで杉本健勇がこぼれ球をゴールに蹴り込み、先制点を挙げる。だが、後半もロスタイムに入ると、日本はイージーミス

* How
  * compute euclide distance for all sentence vectors (SCDV) and sort, chick up top 20.

### Result(Top20)

|     | labels       | headline                                                                           | distance |
|-----|--------------|------------------------------------------------------------------------------------|----------|
| 500 | sports-watch | 宮本恒靖氏、U-23日本代表に「リスクを冒さないとダメ」                               | 0.000000 |
| 461 | sports-watch | U-23日本代表、まさかのドロー。セルジオ氏は「まるで高校サッカーの決勝」             | 0.659019 |
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| 39  | sports-watch | 【Sports Watch】日本代表、格下相手に引き分けも「収穫はあった」とキッパリ           | 0.765263 |
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