Вопрос или проблема
Рассмотрим некоторые предложения ниже:
“Обмен данными — это замечательная платформа, чтобы получить ответы на вопросы, связанные с наукой о данных, и она помогает изучать различные концепции тоже.”
“Может ли компания1 купить компанию2? Какой будет их общий оборот тогда?”
“Коронавирус возник в Китае. После этого он распространяется по всему миру. Чтобы предотвратить это, каждому нужно заботиться о чистоте и предпочитать вегетарианцев.”
Во всех вышеупомянутых предложениях вы можете увидеть несколько вопросов или высказываний. Иногда они разделены, а иногда — вопросительным знаком, а иногда просто точкой.
Правила, основанные на разделении этих предложений, не действуют во многих случаях. Я хочу разделить эти предложения на отдельные намерения.
Один из подходов, который я предполагаю, — это использование механизма внимания на различных частях предложений. Я не могу использовать эмбеддинги предложений gensim и т. д., так как у меня нет четких границ предложений.
Может ли кто-то подсказать, сработает ли подход с вниманием? Если да, то было бы полезно, если бы они указали на аналогичный код, так как я не кодировал это ранее.
Если есть другой лучший подход, который может решить эту проблему, пожалуйста, предложите.
Для предложений, которые вы предоставили, токенизатор предложений nltk сработает как раз отлично.
from nltk.tokenize import sent_tokenize
sentences = ['Обмен данными — это замечательная платформа, чтобы получить ответы на вопросы, связанные с наукой о данных, и она помогает изучать различные концепции тоже','Может ли компания1 купить компанию2? Какой будет их общий оборот тогда?','Коронавирус возник в Китае. После этого он распространяется по всему миру. Чтобы предотвратить это, каждому нужно заботиться о чистоте и предпочитать вегетарианцев.']
for sent in sentences:
print(sent_tokenize(sent))
вывод:
['Обмен данными — это замечательная платформа, чтобы получить ответы на вопросы, связанные с наукой о данных, и она помогает изучать различные концепции тоже']
['Может ли компания1 купить компанию2?', 'Какой будет их общий оборот тогда?']
['Коронавирус возник в Китае.', 'После этого он распространяется по всему миру.', 'Чтобы предотвратить это, каждому нужно заботиться о чистоте и предпочитать вегетарианцев.']
Это правда, что эти токенизаторы на основе правил сталкиваются с несколькими проблемами (см.: https://github.com/nltk/nltk/issues/494 ). Если вы конкретно работаете с последовательной моделью для разделения предложений, то LSTM с механизмом внимания, безусловно, будет хорошим выбором, вы можете найти много репозиториев на GitHub, которые реализуют код оригинальной статьи ‘внимание — это все, что вам нужно’ (среди прочего: https://github.com/kaushalshetty/Positional-Encoding )
.
Ответ или решение
Вопрос, касающийся разделения предложений с несколькими намерениями, является интересным и сложным, особенно когда традиционные правила токенизации не работают должным образом. Давайте подробно обсудим возможные подходы к решению данной задачи и то, как можно использовать механизмы внимания.
Проблема
В предложениях, приведенных вами, действительно наблюдается наличие нескольких намерений или вопросов, что затрудняет традиционную токенизацию. Для успешной обработки таких конструкций необходимо адаптировать методы, чтобы они могли распознавать и разделять не только на предложение, но и на смысловые единицы.
Потенциальные Решения
-
Правила на основе регулярных выражений:
Начнем с простого подхода, который может помочь в ручном выделении паттернов. Использование регулярных выражений может помочь выделить точки, вопросительные знаки и союз ‘и’. Однако, этот метод может быть ограничен, поскольку не учитывает контекст и может не учитывать сложные случаи. -
Модели машинного обучения:
Более сложный подход — использование моделей на основе машинного обучения, таких как LSTM (долго-краткосрочная память) с механизмом внимания. Это позволит вашей модели учитывать контекст и связи между словами в предложении для лучшего распознавания намерений. -
Механизм Внимания:
Механизм внимания позволяет фокусироваться на определенных частях входной последовательности, что делает его мощным инструментом для задач последовательного моделирования, таких как отделение намерений. Он поможет модели понимать, какие части предложения более важны для извлечения отдельных намерений.
Реализация
Если вас интересует реализация механизма внимания с использованием LSTM, я рекомендую ознакомиться с оригинальной статьей "Attention is All You Need". Это станет прочной основой для понимания, как работает механизм внимания.
Пример кода, который можно использовать для создания такой модели, может выглядеть следующим образом:
import torch
import torch.nn as nn
class Attention(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size):
super(Attention, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
def forward(self, lstm_output):
attn_weights = self.linear(lstm_output)
attn_weights = torch.softmax(attn_weights, dim=-1)
context = torch.bmm(attn_weights.unsqueeze(1), lstm_output)
return context.squeeze(1)
# Пример использования
lstm_output = ... # Предположим, это вывод LSTM
attention = Attention(hidden_size=256)
context_vector = attention(lstm_output)Заключение
Запуск такой модели потребует большого объема аннотированных данных для обучения, чтобы корректно различать намерения в сложных предложениях. Если у вас нет существующих данных, вам может понадобиться создать набор данных вручную или использовать краудсорсинг для их аннотирования.
Также обратите внимание, что такие методы могут потребовать значительных вычислительных ресурсов для обучения, поэтому стоит использовать доступные облачные вычисления или мощные локальные машины.
Таким образом, хотя традиционные подходы, такие как NLTK или регулярные выражения, могут работать на простых примерах, более сложные предложения требуют применения методов машинного обучения, таких как модели с механизма внимания. Это позволит создать более точную и адаптивную систему для выделения различных намерений из предложений.