4.2. Построение автор-тематической модели
После построения корпуса текстов социальных сетей необходимо создать и обучить модель ATM – автор-тематическую модель. Для реализации необходимо обратиться к библиотеке gensim и адаптировать программный код, созданный для выделения тем в научных текстах. Весь процесс построения ATM состоит из трёх этапов. 1. Поиск наиболее оптимального количества тем в каждом отдельно взятом пользовательском подкорпусе с использованием меры U-Mass. Данная процедура заключается в том, чтобы построить график зависимости количества тем от репрезентативности самих тем. В теории формула имеет вид: coreνi,vj,ϵ= logDνi,vj+ϵDνi,                               (6) где Dνi,vj – количество документов, в которых находятся слова νi и vj, а Dνi – величина, указывающая, сколько документов содержит слово νi [Stevens, Kegelmeyer, Andrzejewski, 2012]. Наиболее высокое значение U-Mass показывает, что при данном количестве тем модель будет работать наиболее эффективно. Стоит отметить, что на практике расчёт оптимальных тем данным способом имеет недостаток – создание тем-дублетов, в результате чего иногда приходилось изменять количество тем в меньшую сторону.  Была проведена серия экспериментов для выявления оптимального количества тем со следующими параметрами: минимальное количество тем -5, максимальное – 35, шаг – 5. В результате были получены данные для дальнейшего построения автор-тематической модели.  Рис. 7. Оптимальное количество тем для пользователя с ID 385450 2. Построение автор-тематической модели с выводом определённого количества тем для каждого пользователя и последующая визуализация тематической модели с помощью библиотеки pyLDAvis (см. рис. 8). В приложении 1 можно ознакомиться с другими визуализированными моделями.   Рис. 8. Визуализация тематической модели для пользователя с ID 385450 В качестве метода многомерного шкалирования (mds, multidimensional scaling) был выбран tsne (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding), суть которого заключается в том, что близкие по смыслу темы не накладываются друг на друга, а находятся в непосредственной близости, а разные темы находятся на определённом удалении. Параметр mmds (metric multidimensional scaling, метрическое многомерное шкалирование) также можно применить, однако близкие темы будут накладываться друг на друга в центре схемы, что создаёт определённые неудобства для процентного соотношения тем в подкорпусе. 3. Сохранение результатов в txt-файле, который будет впоследствии использоваться для процедуры автоматического выявления кандидатов в метки тем. 
В статье рассматривается процесс создания автор-тематической модели (ATM) для корпуса текстов социальных сетей. Для реализации необходимо создать и обучить модель ATM – автор-тематическую модель. Для реализации необходимо обратиться к библиотеке gensim и адаптировать программный код, созданный для выделения тем в научных текстах. Весь процесс построения ATM состоит из трёх этапов: поиск наиболее оптимального количества тем в каждом отдельно взятом пользовательском подкорпусе с использованием меры U-Mass; построение автор-тематической модели с выводом определённого количества тем для каждого пользователя и последующая визуализация тематической модели с помощью библиотеки pyLDAvis.