File size: 2,014 Bytes
1094f16
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
# Comparaison BERTopic / LDA : commentaire

Sources : `comparison.csv`, `coherence_per_topic.csv`, `lda_grid_20000.csv`, `lda_topics_20000_k29.json`,
`lda_topics_20000_k20.json` (19 112 critiques, dictionnaire commun unigrammes + bigrammes, 10 505 termes).

## Résultats

| Modèle | Thèmes | NPMI | C_V | Diversité (top 25) | Couverture |
|---|---|---|---|---|---|
| BERTopic (e5-large-instruct) | 29 | -0,021 | 0,492 | 0,70 | 97 % |
| LDA, K = 29 | 29 | -0,053 | 0,385 | 0,71 | 100 % |
| LDA, K = 20 (meilleure NPMI de la grille) | 20 | -0,015 | 0,434 | 0,77 | 100 % |

- À nombre de thèmes égal (K = 29), BERTopic a une meilleure cohérence NPMI (+0,032) et C_V (+0,107),
  pour une diversité équivalente.
- Le meilleur LDA de la grille (K = 20) a une NPMI légèrement supérieure (+0,006) mais une C_V
  nettement inférieure (-0,058) ; les nombres de thèmes diffèrent.
- Toutes les NPMI sont proches de 0 : les critiques sont courtes, les mots d'un thème y co-apparaissent peu.

## Lecture qualitative

- Les thèmes LDA sont majoritairement des mélanges de mots génériques (ex. « long, métrage, sou, pierre »,
  « bout, heure, idée, comprendre », « the, of, new ») ; seuls quelques-uns sont nets (comédie, animation,
  documentaire, comédie romantique, chef-d'œuvre, guerre).
- Les thèmes BERTopic correspondent à des genres, cinémas nationaux ou sujets identifiables.
- Les thèmes BERTopic les moins cohérents en NPMI sont de petits thèmes aux mots très spécifiques
  (religion : -0,20 ; politique : -0,20 ; cinéma hispanophone : -0,19) ; les plus cohérents sont des thèmes
  larges (espionnage : +0,23 ; guerre : +0,13 ; animation : +0,13). La NPMI, calculée sur les
  co-occurrences dans tout le corpus, pénalise les mots précis mais rares : elle sous-estime l'avantage de
  lisibilité de BERTopic.

## Coût

BERTopic : ~21 s d'entraînement, hors calcul des embeddings (~6 min sur GPU Apple MPS pour 19 112
critiques). LDA : ~13 s par modèle (CPU, mono-cœur).