Группировка/кластеризация похожих слов на Python

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Подходы к группировке слов
Заключение

Вопрос или проблема

У меня есть вопрос относительно группировки схожих слов, например, у меня есть список слов, приведенный ниже:

искусственныйинтеллект
Искусственный Интеллект
ИИ
Машинное Обучение
МО
Аналитика Данных
Данные и Аналитика

Я хочу сгруппировать эти слова в [Искусственный интеллект, Машинное обучение, Аналитика данных]

Я использовал difflib.get_close_matches(), но это не дает мне желаемого результата.
Например, так группирует difflib:
Информационные Технологии: [‘Информационные Технологии’, ‘Мобильные Технологии’, ‘новая технология’]

Я также использовал fuzz.token_set_ratio(), но это тоже не дает мне желаемого результата. Никак не работает и Левенштейн.

Если есть какой-либо алгоритм машинного обучения или библиотека Python, пожалуйста, дайте мне знать.

Спасибо

Вы не сможете просто решить это с помощью алгоритма.

Вместо этого вам нужно будет решить это с помощью большего объема данных, о языке и аббревиатурах. Это также известно как фоновая информация мировых моделей и так далее.

Ответ или решение

Для решения задачи группировки похожих слов на Python, такой как, например, объединение терминов «искусственный интеллект», «AI», «машинное обучение», «ML» и других, можно использовать несколько подходов. Проблема, с которой вы столкнулись, заключается в том, что простые сравнения строк и алгоритмы типа difflib.get_close_matches() или fuzz.token_set_ratio() не обеспечивают необходимых результатов. В этой статье мы рассмотрим более сложные методы, включая использование алгоритмов машинного обучения и семантического анализа.

Подходы к группировке слов

Стандартизация данных:
Прежде чем применить какие-либо алгоритмы, данные необходимо стандартизировать. Это включает в себя:
- Приведение всех слов к нижнему регистру (например, ‘artificialintelligence’ к ‘artificial intelligence’).
- Удаление специальных символов (например, ‘&’ становится ‘and’).
- Преобразование аббревиатур в их полные формы (например, ‘AI’ в ‘Artificial Intelligence’).
Создание словаря синонимов:
Для решения задачи группировки также можно создать словарь синонимов, где ключами будут аббревиатуры или термины, а значениями – их полные формы. Например:
```
synonyms = {
   "AI": "Artificial Intelligence",
   "artificial intelligence": "Artificial Intelligence",
   "machine learning": "Machine Learning",
   "ml": "Machine Learning",
   "data analytics": "Data Analytics",
   "data & analytics": "Data Analytics"
}
```
Использование алгоритмов машинного обучения:
Существуют более сложные методы, такие как кластеризация с использованием векторизации текстов. Например, можно использовать библиотеки scikit-learn или gensim для выполнения следующих шагов:
- Векторизация: Преобразование слов в векторы с использованием моделей, таких как TF-IDF или Word2Vec.
- Кластеризация: Применение алгоритмов кластеризации, например, KMeans, для группировки векторов.
Пример кода на Python с использованием scikit-learn для кластеризации слов:
```
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans

words = [
   "artificialintelligence",
   "Artificial Intelligence",
   "AI",
   "Machine Learning",
   "ML",
   "Data Analytics",
   "Data & Analytics"
]

# Стандартизация
words = [word.lower().replace('&', 'and') for word in words]

# Векторизация
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(words)

# Кластеризация
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

# Вывод результатов
clusters = {}
for i, label in enumerate(kmeans.labels_):
   clusters.setdefault(label, []).append(words[i])

print(clusters)
```
Использование библиотек для обработки естественного языка:
Помощь также может оказать библиотека spaCy, которая позволяет работать с синонимами и широким контекстом речи. Она может обрабатывать векторы слов для определения семантической близости.

Заключение

Группировка похожих слов может требовать применения комбинации различных методов и инструментов. Необходимо учитывать языковой контекст и специфические особенности терминологии. Исходя из вашей задачи, лучшим вариантом будет создание словаря синонимов и использование кластеризации для группировки слов на основе их семантической схожести. Это даст более подходящий результат, чем простые алгоритмы, с которыми вы уже работали.

Не стесняйтесь использовать доступные библиотеки и методы для улучшения вашего процесса. Успехов в ваших начинаниях!