Вопрос или проблема
Добрый день!
У меня есть набор данных с тысячами названий магазинов на английском языке. Несколько названий магазинов могут принадлежать одной бизнес-единице, например, магазины с названиями “KFC 001”, “WWW.KFC.COM” и “KFC LITTLE STORE” могут принадлежать KFC.
Я хочу создать модель кластеризации, чтобы группировать определенные магазины по схожести их названий в бизнес-единицы, как в примере, описанном выше. Я хочу каким-то образом закодировать названия магазинов, каждое название в вектор. Названия магазинов могут быть довольно длинными (30-40 букв), названия могут содержать прописные английские буквы, цифры и специальные символы.
Мой вопрос заключается в том, какую предобученную модель вы бы рекомендовали для генерации векторных эмбеддингов для моей цели из названий магазинов? Важные функции, которые должна иметь модель:
- Модель должна каким-то образом сохранять информацию о порядке символов в словах
- Модель должна сохранять информацию о самих символах
Итак, какой был бы ваш совет?
Наиболее распространенный подход заключается в написании пользовательских шагов предварительной обработки для стандартизации названий, примеры включают токенизацию, стемминг и приведение к нижнему регистру.
После обширной предварительной обработки полученные токены можно сопоставить с существующими векторными эмбеддингами. Один полезный пример – модель, обученная на Common Crawl, такая как FastText.
Ответ или решение
Для решения задачи генерации векторных эмбеддингов для названий магазинов на английском языке необходимо выбрать подходящую предобученную модель, которая будет учитывать специфические требования к данным и задачам кластеризации. В вашем случае, учитывая важные характеристики, такие как сохранение порядка символов и информации о самих символах, рекомендуется рассмотреть следующие варианты, с акцентом на такие модели, как FastText и Sentence Transformers.
1. Модель FastText
Преимущества:
- Сохранение информации о символах: FastText учитывает морфологическую структуру слов, что позволяет создаваемым эмбеддингам захватывать характерные части слов.
- Соответствие длине строки: Модель эффективно обрабатывает как короткие, так и длинные последовательности, что подходит для названий магазинов до 40 символов.
- Контекст: FastText позволяет учитывать контекст, так как алгоритм учитывает n-грами, тем самым сохраняя порядок символов в пределах слов.
Как использовать:
- Предобработка данных: Приведение всех названий к единому регистру, удаление лишних пробелов и специальной пунктуации.
- Генерация векторов: С помощью предобученной модели FastText, вы можете получить вектора для каждого названия, что позволит затем использовать их для кластеризации.
2. Модель Sentence Transformers
Преимущества:
- Сохранение порядка символов: Модели, основанные на архитектуре BERT, например, Sentence-BERT, предлагают возможность учитывать порядок слов и символов, поскольку они работают с токенами.
- Генерация контекстуальных эмбеддингов: Позволяет уловить семантическое значение, что важно для различения схожих названий.
Как использовать:
- Токенизация: Названия магазинов могут быть разбиты на токены.
- Генерация эмбеддингов: Используйте предобученные модели Sentence Transformers для генерации эмбеддингов на основе токенов.
Рекомендации по реализации
-
Стандартизация данных: Важно, чтобы данные были предварительно обработаны. Это включает:
- Удаление лишних знаков и пробелов.
- Стандартизация формата написания (например, приведение к нижнему регистру).
- Устранение дубликатов перед обработкой.
-
Кластеризация: После того, как вы получите эмбеддинги для всех названий, вы можете применить алгоритмы кластеризации, такие как k-means или иерархическая кластеризация, чтобы сгруппировать названия по их семантическому сходству.
Заключение
Выбор модели зависит от ваших нужд и объема данных. Оба предложенных варианта — FastText и Sentence Transformers— обладают значительными преимуществами с точки зрения обработки текстовых данных, и выбор может зависеть от желаемой точности и сложности реализации. Рекомендуется протестировать обе модели и сравнить их результаты, чтобы определить, какая из них лучше подходит для вашего конкретного набора данных.
Как итог, я настоятельно рекомендую обратить внимание на модель FastText, так как ее простота использования и эффективность для задач с текстами делают ее подходящей для вашей задачи по кластеризации названий магазинов.