Difference between revisions of "Team:HFUT-China/Model"

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        <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
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        <title>Team:HFUT-China</title>
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        <link href="https://2017.igem.org/Template:HFUT-China/Safety/css/stylewikiCss?action=raw&ctype=text/css" rel="stylesheet"
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        />
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        <link href="https://2017.igem.org/Template:HFUT-China/MainPage/css/styleCss?action=raw&ctype=text/css" rel="stylesheet" />
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        <style>
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            body {
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                background: #f7f5e6;
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            }
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            <ul class="nav">
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                    <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China">&nbsp;&nbsp;Main page&nbsp;&nbsp;</a>
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                    <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/Description">&nbsp;&nbsp;Project&nbsp;
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                        <img src="https://static.igem.org/mediawiki/2017/5/53/Xia.png" width="12px" ;>&nbsp;&nbsp;</a>
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                        <li class="selfnav hef">
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                            <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/Description">
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                                <font class="hef">Description</font>
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                        <li class="selfnav hef">
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                            <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/Design">
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                                <font class="hef">Design</font>
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                            </a>
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                        </li>
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                        <li class="selfnav hef">
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                            <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/Contribution">
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                                <font class="hef">Contribution</font>
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                            <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/Demonstrate">
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                                <font class="hef">Demonstrate</font>
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                </li>
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                <li>
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                    <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/Software">&nbsp;&nbsp;Software&nbsp;
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                        <img src="https://static.igem.org/mediawiki/2017/5/53/Xia.png" width="12px" ;>&nbsp;&nbsp;</a>
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                        <li class="selfnav">
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                            <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/Software">
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                                <font class="hef" color="#000">Software</font>
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                            </a>
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                        </li>
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                        <li class="selfnav">
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                            <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/Model">
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                                <font class="hef" color="#000">Model</font>
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                            </a>
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                        </li>
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                        <li class="selfnav">
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                            <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/Improve">
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                                <font class="hef" color="#000">Improve</font>
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                            </a>
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                    </ul>
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                </li>
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                <li>
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                    <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/Notebook">&nbsp;&nbsp;Documents&nbsp;
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                        <img src="https://static.igem.org/mediawiki/2017/5/53/Xia.png" width="12px" ;>&nbsp;&nbsp;</a>
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                    <ul>
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                        <li class="selfnav">
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                            <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/Notebook">
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                                <font class="hef" color="#000">Notebook</font>
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                            </a>
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                        </li>
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                        <li class="selfnav">
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                            <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/Medals">
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                                <font class="hef" color="#000">Medals</font>
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                            </a>
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                        </li>
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                        <li class="selfnav">
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                            <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/Safety">
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                                <font class="hef" color="#000">Safety</font>
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                            </a>
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                        </li>
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                        <li class="selfnav">
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                            <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/User_guide">
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                                <font class="hef" color="#000">User guide</font>
+
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                            </a>
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                        </li>
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                    </ul>
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                </li>
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                <li>
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                    <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/Team">Team&nbsp;
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                        <img src="https://static.igem.org/mediawiki/2017/5/53/Xia.png" width="12px" ;>
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                    </a>
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                    <ul>
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                          <li class="selfnav"><a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/Team"><font class="hef" color="#000">Members &<br>Attributions</font></a></li>
+
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                        <li class="selfnav">
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                            <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/Collaborations">
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                                <font class="hef" color="#000">Collaborations</font>
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−
                            </a>
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                        </li>
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                    </ul>
+
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                </li>
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                <li>
+
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                    <a href="#">&nbsp;&nbsp;Human practice&nbsp;
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                        <img src="https://static.igem.org/mediawiki/2017/5/53/Xia.png" width="12px" ;>&nbsp;&nbsp;</a>
+
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                    <ul>
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                        <li class="selfnav">
+
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                            <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/Silver">
+
−
                                <font class="hef" color="#000">Silver HP</font>
+
−
                            </a>
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                        </li>
+
−
                        <li class="selfnav">
+
−
                            <a href="https://2017.igem.org/Team:HFUT-China/Gold_Integrated">
+
−
                                <font class="hef" color="#000">Integrated
+
−
                                    <br>and Gold</font>
+
−
                            </a>
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−
                        </li>
+
−
                    </ul>
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−
                </li>
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−
            </ul>
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        </div>
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        <div style="height:160px"></div>
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        <div class="title">
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            <b>
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                <font color="#555555">Model</font>
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                <!-- <div class="subtitle"><a href="http://47.93.11.157" target="blank" style=" text-decoration:none;"><font color="#555555"><br><br><br>Click <font color="#0089a7"><b>here</b></font> to use our software ~ :p</font></a></div>  -->
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                <div style="width: 76%">
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                    <div style="margin-top: 90px;font-family: Light; text-align: left;">
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−
                        <b>
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                            <font color="#333" size="6px" weight="bold">
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                                <br>
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                                <br>
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                                <br>1. Latent Dirichlet Allocation (LDA) model</font>
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                        </b>
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                    </div>
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                </div>
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                <div class="p">
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                    <div class="q" style="line-height: 2.5;">
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                        <br>For the information of all teams under each track, we tried to let our computers “understand” it, and
+
−
                        automatically classify it into groups. Conventional LDA model is used to explore keywords of themes among
+
−
                        documents, but here we regard it as an unsupervised classifier, and unsupervised means we don’t have
+
−
                        to provide any manually labeled data. As a result it can give us clusters of documents, and documents
+
−
                        in the same cluster have the same theme. The picture below better explains how LDA works.
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                        <br>
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                        <br>
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                    </div>
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                    <!-- <img src="https://static.igem.org/mediawiki/2017/a/ae/Index.png" width="79%" style="box-shadow: 0px 3px 19px #ddd;margin-top:30px;border-radius:20px;"> -->
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                </div>
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−
   
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                <div style="width: 76%">
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                    <div style="margin-top: 90px;font-family: Light;text-align: left;">
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−
                        <b>
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                            <font color="#333" size="6px" weight="bold">
+
−
                                <br>
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                                <br>2. TF-IDF model</font>
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                        </b>
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                    </div>
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                </div>
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                <div class="p">
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−
                    <div class="q" style="line-height: 2.5;">
+
−
                        <br>TF-IDF refers to Term Frequency–Inverse Document Frequency. It is used in our system to excavate the
+
−
                        keywords of a document. It consists of two parts TF value and IDF value. Primarily, we calculate the
+
−
                        TF value for each document by simply counting how many times a word appears in the document. As for IDF
+
−
                        value of word w_i, it is calculated according to the following formula:
+
−
                        <center>
+
−
                            <img src="https://static.igem.org/mediawiki/2017/f/fc/Formula0.png" width="60%" style="box-shadow: 0px 3px 19px #ddd;margin-top:60px;margin-bottom:20px;border-radius:20px;">
+
−
                        </center>
+
−
                        <br>The IDF value represents how general a word is, and the higher it is, the less the word is commonly seen.
+
−
                        <br>
+
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                        <br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Finally, we combine the TF and IDF value by multiplying them. By doing this,
+
−
                        we can filter off some the general words, and keywords are left as we expected.
+
−
                    </div>
+
−
                </div>
+
−
   
+
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                <div style="width: 76%;">
+
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                    <div style="margin-top: 90px;font-family: Light; text-align: left;">
+
−
                        <b>
+
−
                            <font color="#333" size="6px" family="he" weight="bold">3. Word2Vec</font>
+
−
                        </b>
+
−
                    </div>
+
−
                </div>
+
−
                <div class="p">
+
−
                    <div class="q" style="line-height: 2.5;">
+
−
                        <br>Word2Vec plays an important role in our system. Word Vector is an effective and promising substitute
+
−
                        for the conventionally used one-hot encoding method in NLP (Natural Language Processing). About one-hot
+
−
                        encoding, take a sentence “I love you so much” for example. We want to find a vector to represent each
+
−
                        word in this sentence. What one-hot does is that it assigns “1” to the entry in this vector according
+
−
                        to the word’s position in the sentence. For example, “love” in one-hot is “0 1 0 0 0” and “so” is “0
+
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                        0 0 1 0”. Nonetheless, this kind of encoding does not contain the semantic meaning of a word. If we want
+
−
                        to measure the semantic similarity between two words, unless these words are identical, the similarity
+
−
                        will be zero. So researchers proposed “Word Vector”, which is a vector representing the word’s semantic
+
−
                        meaning. It takes the context of the word into consideration, and the effect turns out to be really excellent.
+
−
                        <br>
+
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                        <br>Thus, the similarity between two words can be easily measured using L2 norm. The whole process of calculating
+
−
                        word vectors is through neural networks, and the detailed structure of it can be found here.
+
−
                        <br>
+
−
                        <br>
+
−
                        <center><img src="https://static.igem.org/mediawiki/2017/0/0e/Word2vec.png" width="80%" style="box-shadow: 0px 3px 19px #ddd;margin-top:60px;margin-bottom:20px;border-radius:20px;"></center>
+
−
                        <!-- <div>
+
−
                            <script src="https://2017.igem.org/Template:HFUT-China/js/chartTest?action=raw&ctype=text/javascript" type="text/javascript"></script>
+
−
                        </div> -->
+
−
                    </div>
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                </div>
+
−
   
+
−
                <div style="width: 76%">
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                    <div style="margin-top: 90px;font-family: Light; text-align: left;">
+
−
                        <b>
+
−
                            <font color="#333" size="6px" weight="bold">4. LSI (Latent Semantic Indexing)</font>
+
−
                        </b>
+
−
                    </div>
+
−
                </div>
+
−
   
+
−
                <div class="p">
+
−
                    <div class="q" style="line-height: 2.5;">
+
−
                        <br>Word Vector can only be used to explore the semantic meaning for a word, and if we try to measure the
+
−
                        semantic distance between two documents, we will have to find another way. And that’s why we introduced
+
−
                        LSI model. LSI uses SVD (Singular Value Decomposition) to find the latent similarity between documents.
+
−
                        SVD can be thought as factorization in matrices version. For example, the number 12 can be decomposed
+
−
                        to 2×2×3, and SVD does the same thing for matrices. Suppose that we have m documents and n total words.
+
−
                        We decompose it as follows:
+
−
                        <center>
+
−
                            <img src="https://static.igem.org/mediawiki/2017/a/af/Formula1.png" width="79%" style="box-shadow: 0px 3px 19px #ddd;margin-top:60px;border-radius:20px;">
+
−
                        </center>
+
−
                        <br>Where A_(i,j) stands for the feature value, which is TF-IDF value of word j in document i generally.
+
−
                        We regard U_i, which is the row vector of the matrix U to be the semantic value of document i. The similarity
+
−
                        among documents i and j can be calculated using cosine similarity as the following expression:
+
−
                        <center>
+
−
                            <img src="https://static.igem.org/mediawiki/2017/0/03/Formula2.png" width="79%" style="box-shadow: 0px 3px 19px #ddd;margin-top:60px;border-radius:20px;">
+
−
                        </center>
+
−
                        <br>
+
−
                    </div>
+
−
                </div>
+
−
   
+
−
                <div style="width: 76%">
+
−
                    <div style="margin-top: 90px;font-family: Light; text-align: left;">
+
−
                        <b>
+
−
                            <font color="#333" size="6px" weight="bold">Reference</font>
+
−
                        </b>
+
−
                    </div>
+
−
                </div>
+
−
   
+
−
                <div class="p">
+
−
                    <div class="q" style="line-height: 2.5;">
+
−
                        <br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
+
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                        <a href="https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=3610403">1.By Bkkbrad - Own work, GFDL,</a>
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Revision as of 10:57, 21 October 2017