Familia 开源项目包含文档主题推断工具、语义匹配计算工具以及基于工业级语料训练的三种主题模型：Latent Dirichlet Allocation(LDA)、SentenceLDA 和Topical Word Embedding(TWE)。 支持用户以“拿来即用”的方式进行文本分类、文本聚类、个性化推荐等多种场景的调研和应用。考虑到主题模型训练成本较高以及开源主题模型资源有限的现状，我们会陆续开放基于工业级语料训练的多个垂直领域的主题模型，以及这些模型在工业界的典型应用方式，助力主题模型技术的科研和落地。

Familia目前包含的主题模型的对应论文介绍可以参考相关论文。

主题模型在工业界的应用范式可以抽象为两大类: 语义表示和语义匹配。

• 语义表示 (Semantic Representation)

   对文档进行主题降维，获得文档的语义表示，这些语义表示可以应用于文本分类、文本内容分析、CTR预估等下游应用。

• 语义匹配 (Semantic Matching)

  计算文本间的语义匹配度，我们提供两种文本类型的相似度计算方式:

  • 短文本-长文本相似度计算，使用场景包括文档关键词抽取、计算搜索引擎查询和网页的相似度等等。
  • 长文本-长文本相似度计算，使用场景包括计算两篇文档的相似度、计算用户画像和新闻的相似度等等。

更详细的内容及工业界应用案例可以参考Familia Wiki

第三方依赖包括gflags-2.0，glogs-0.3.4，protobuf-2.5.0, 同时要求编译器支持C++11, g++ >= 4.8, 兼容Linux和Mac操作系统。 默认情况下执行以下脚本会自动获取依赖并安装。

$ sh build.sh # 包含获取并安装第三方依赖的过程

$ cd model
$ sh download_model.sh

• 关于模型的详细配置说明可以参考模型说明

我们会陆续开放不同领域的多种主题模型，来满足更多不同的场景需求。

Familia自带的Demo包含以下功能：

• 语义表示计算

  利用主题模型对输入文档进行主题推断，以得到文档的主题降维表示。

• 语义匹配计算

  计算文本之间的相似度，包括短文本-长文本、长文本-长文本间的相似度计算。

• 模型内容展现

   对模型的主题词，近邻词进行展现，方便用户对模型的主题有直观的理解。

具体的Demo使用说明可以参考使用文档

• 若出现找不到libglog.so, libgflags.so等动态库错误，请添加third_party至环境变量的LD_LIBRARY_PATH中。

  export LD_LIBRARY_PATH=./third_party/lib:$LD_LIBRARY_PATH

• 代码中内置简易的FMM分词工具，只针对主题模型中出现的词表进行正向匹配。若对分词和语义准确度有更高要求，建议使用商用分词工具，并使用自定义词表的功能导入主题模型中的词表。

欢迎提交任何问题和Bug Report至Github Issues. 或者发送咨询邮件至{ familia } at baidu.com

Familia is provided under the BSD-3-Clause License.