- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- 1. Предпроцессинг текста
- 2. Использование методов выделения ключевых слов
- A. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
- B. Алгоритмы извлечения ключевых слов
- 3. Машинное обучение и атрибуция
- A. Модели обучения с учителем
- B. Использование интегрированных градиентов
- 4. Выбор инструмента для извлечения ключевых слов
- Заключение
Вопрос или проблема
Я обучил алгоритм классификации на модели анализа настроений, который классифицирует отзывы, собранные с Amazon, как Положительные или Отрицательные. Теперь для каждого класса я хочу получить ключевые слова из отзыва, т.е. причину положительного или отрицательного отзыва.
Например, если у меня есть отзыв “качество рубашки худшее!”. Я хочу получить ключевое слово “качество”. Аналогично, “Мне действительно понравилась посадка рубашки” должна вернуть “посадка” как ключевое слово.
Есть ли идеи, как это можно сделать?
Другим вариантом могло бы быть использование интегрированных градиентов, чтобы получить атрибуцию для каждого слова в отзыве и сложить их по всем отзывам. Затем вы будете знать для каждого слова, привело ли оно к положительному или отрицательному отзыву.
Это практический случай использования интегрированных градиентов.
Обратите внимание на keybert https://github.com/MaartenGr/KeyBERT, который извлекает ключевые слова
Ответ или решение
Для выделения ключевых слов из положительных и отрицательных отзывов, вам необходимо использовать несколько подходов и инструментов, чтобы эффективно идентифицировать, как именно рецензенты выражают свои мнения.
1. Предпроцессинг текста
Перед тем как анализировать отзывы, важно выполнить предобработку текста. Это включает в себя:
- Токенизация: разбиение текста на отдельные слова или фразы.
- Очистка: удаление стоп-слов (не несущих смысловых значений слов, например, "и", "в", "на"), знаков препинания и других лишних символов.
- Лемматизация: приведение слов к их базовым формам, что позволяет уменьшить количество уникальных слов в вашем анализе.
2. Использование методов выделения ключевых слов
A. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
Метод TF-IDF помогает выявить важные слова для конкретных отзывов. Он оценивает, насколько слово часто встречается в данном тексте по сравнению со всеми отзывами.
Пример использования:
- Извлеките все ключевые слова из положительных и отрицательных отзывов.
- Рассчитайте значение TF-IDF для каждого слова, чтобы выявить наиболее значимые ключевые слова в каждой категории.
B. Алгоритмы извлечения ключевых слов
Существует несколько алгоритмов, таких как RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) и YAKE (Yet Another Keyword Extractor), которые могут автоматически извлекать ключевые слова из текста, основываясь на частоте и расположении слов.
Пример использования:
- Примените RAKE к положительным и отрицательным отзывам, чтобы получить списки ключевых слов.
3. Машинное обучение и атрибуция
A. Модели обучения с учителем
Если у вас уже есть размеченные данные (положительные и отрицательные отзывы), вы можете обучить модели, такие как логистическая регрессия, SVM или нейронные сети, чтобы классифицировать слова по их значимости для оценки отзыва.
B. Использование интегрированных градиентов
Этот метод позволяет определить, какое влияние каждое слово оказывает на окончательную оценку. Вы можете применять его для получения значений атрибуции для слов в каждом отзыве, тем самым определяя, какие слова способствовали положительной или отрицательной оценке.
4. Выбор инструмента для извлечения ключевых слов
Обратите внимание на следующие инструменты для выделения ключевых слов:
-
KeyBERT: Легкий и эффективный инструмент для извлечения ключевых слов с использованием BERT для создания семантических представлений слов. Это поможет вам найти слова, которые имеют отношение к оценке.
Ссылки для начала работы: KeyBERT на GitHub.
Заключение
В конечном счете, для выделения ключевых слов из положительных и отрицательных отзывов необходимо использовать комбинацию методов предобработки текста, алгоритмов извлечения ключевых слов и современных подходов машинного обучения, таких как интегрированные градиенты. Это позволит вам более точно понять, за что пользователи хвалят или критикуют продукт, и, как следствие, улучшить его качество согласно полученным данным.