Вопрос или проблема
Это связано с извлечением информации. В реальных данных документы написаны в виде пунктов/нумерованных элементов. Например,
Как создать сайт:
- Получите DNS
- Получите хостинг
- Разверните WordPress или какой-то сайт ...
выше приведен пример структурированных данных. Приведем другой пример, где содержимое полуструктурированное,
В то время как Сандип шёл домой, на его пути была дорога, на которой он увидел
- Автомобиль
- Мотоцикл
- Тележка
и он аккуратно перебежал дорогу
Если мне нужно узнать “шаги создания сайта” или “что на дороге”… существует ли установленный метод с использованием NLP? Поскольку некоторые данные полуструктурированные, простая классификация может не сработать в этом случае.
Возможно, глубокая нейронная сеть или какая-то предобученная модель? Я видел, что Google способен возвращать такие результаты, когда мы ищем что-то вроде “каковы шаги по созданию сайта”.
Если мы хотим найти Каковы шаги для создания сайта, все, что вам нужно сделать, это определить, какой набор пунктов ответит на этот вопрос. Одна из вещей, которую вы можете попробовать, заключается в том, чтобы векторизировать ваш вопрос с использованием какой-то предобученной модели (w2v, GloVe и т.д.) и также закодировать описания перед списком пунктов (например: Как создать сайт). Как только у вас есть вектор запроса $q$ и векторы описаний $d1, d2, d3,…, dn$, вы можете выполнить косинусное сходство вектора запроса со всеми векторами описаний и выбрать описание с максимальным сходством. После этого соответствующие пункты будут ответом.
Ответ или решение
Вопрос: Как извлекать ответы на вопросы из текстов с помощью NLP, если данные представлены в формате маркеров или нумерации?
В современных условиях обработки информации важно уметь извлекать ключевую информацию из текстовых данных, особенно если она представлена в структурированном или полуструктурированном виде. Данная задача может быть решена с помощью методов обработки естественного языка (NLP), что особенно актуально для сценариев, когда данные организованы в виде маркеров или нумерованных списков.
Шаги для извлечения информации:
-
Предварительная обработка текста:
Для начала необходимо очистить текст от лишних символов и привести его к стандартному виду. Это включает в себя удаление ненужных пробелов, замену символов на пробелы и так далее. Каждое предложение и пункт списка должны быть четко выделены для дальнейшего анализа. -
Анализ структуры данных:
Следующий этап — это выявление структуры текста. В случае с маркерами и нумерацией, важно обособить каждый пункт. Можно использовать регулярные выражения для выделения маркеров:import re text = "How to create a website: \n - Get A DNS \n - Get a Hosting \n - Deploy wordpress" points = re.findall(r'- (.+)', text) -
Создание векторных представлений:
Для извлечения ответов на вопросы, имея подготовленные пункты, следующий шаг заключается в векторизации и вопроса. Здесь можно использовать предобученные модели, такие как Word2Vec или GloVe:- Сначала можно преобразовать вопрос и текст в векторное представление.
- Затем векторы будут оцениваться с помощью косинусного сходства.
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from gensim.models import KeyedVectors # Загрузка предобученной модели model = KeyedVectors.load("path_to_model") query_vector = model.wv['steps to create a website'] point_vectors = [model.wv[point] for point in points] similarities = cosine_similarity([query_vector], point_vectors) -
Оценка и выбор максимального сходства:
После получения значений сходства между вектором запроса и векторами пунктов, нужно выбрать тот пункт, который имеет максимальное значение сходства. Этот пункт будет являться наиболее релевантным ответом на вопрос. -
Обработка полуструктурированных данных:
В случае более сложных полуструктурированных данных, где контекст может влиять на восприятие информации (как в примере с дорогой), полезным может быть применение более продвинутых моделей, таких как BERT или его вариации. Эти модели способны анализировать контекстual информацию, что позволяет улучшить качество извлечения.
Использование глубокого обучения:
Глубокие нейронные сети могут значительно улучшить точность извлечения информации из таких форматов. С помощью сверточных или рекуррентных нейронных сетей можно более эффективно обрабатывать текстовые данные, обращая внимание на семантические зависимости и сложные конструкции предложения.
Таким образом, задавая вопрос, например, «Как создать веб-сайт», мы можем последовательно пройти все вышеперечисленные этапы, что позволит нам успешно извлечь из структурированного или полуструктурированного текста необходимые маркеры. Это делает NLP мощным инструментом для обработки текстовой информации в реальном мире.