Вопрос или проблема
У меня есть набор документов (с 1 по 11), для которых разметка выполнена.
Предположим:
Документ №: 1,3,5,7 - относится к Типу А
Документ №: 2,4,9 - относится к Типу B
Документ №: 8,10 - относится к Типу C
Документ №: 6,11 - никому не принадлежат
Теперь, скажем, у меня есть новые входящие документы – 11,12,13 и так далее, и я хотел бы узнать, к какому Типу (A, B, C или ни к какому) они принадлежат, основываясь на текстовом сходстве с существующими документами в этом Типе. Может кто-нибудь подсказать, как я могу этого добиться?
Должен ли я создать свой собственный корпус данных и рассматривать это как задачу с учителем?
Да, это задача с учителем. Я бы предложил следовать примеру в этой статье.
Я бы рассмотрел некоторые методы без учителя, а затем последующую разметку с учителем. В основном, представьте ваши входящие документы как плотные векторы и вычислите сходство с уже размеченными документами. Затем разметьте их меткой самого похожего документа.
Идеи о том, как решить:
- Запустите Латентное Дирихлеевское Распределение (LDA) на всех документах.
- Каждый размеченный документ затем является вероятностным распределением по темам.
- Это выглядит так: Документ 1: [0.1 0.3 0.0 …], Документ 2: [0.8 0.3 0.1 …], …
- Наконец, для всех входящих документов вычислите сходство со всеми уже размеченными документами.
- Разметьте входящий документ меткой наиболее похожего документа, который уже размечен.
Еще одна идея:
- Замените LDA моделями на основе Word2Vec.
Поскольку у вас есть размеченные обучающие данные, это задача машинного обучения с учителем. Это задача классификации текста, где на основе входящих документов обучается модель, которая позже будет предсказывать, к какой группе относятся новые документы.
Существует множество алгоритмов машинного обучения для решения этой проблемы. Обычно используются Наивный Байес и Глубокое Обучение.
Было бы яснее, если данные будут структурированы следующим образом:
| Данные | Метка / Цель |
|---|---|
| Документ 1 | “A” |
| Документ 2 | “B” |
| Документ 3 | “A” |
| Документ 4 | “C” |
Ответ или решение
Определение текстового сходства на основе обучающих данных
В современном мире обработки естественного языка (NLP) одной из распространенных задач является классификация текстов. Ваша задача заключается в определении принадлежности новых документов к уже существующим категориям на основании текстового сходства. Рассмотрим, как можно реализовать этот процесс.
1. Понимание задачи
У вас есть набор документов с заранее присвоенными метками (Тип A, Тип B, Тип C и "непринадлежащие"). Для успешной классификации новых документов (например, номера 11, 12, 13 и так далее) необходимо определить, к какому типу они относятся, основываясь на существующих данных.
2. Подход к решению
Ваша задача представляет собой задачу супервизированного обучения. Это означает, что вам необходимо создать модель на основе размеченных данных, чтобы она могла предсказывать метки для новых, еще не размеченных документов.
Этапы решения:
-
Сбор данных и предобработка:
- Сначала необходимо собрать и предобработать данные: очистить текст от шумов (специальные символы, лишние пробелы), привести его к нижнему регистру и произвести токенизацию.
-
Создание векторного представления текста:
- Для работы с текстом необходимо представлять его в виде числовых векторов. Вы можете использовать методы, такие как TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) или Word2Vec, чтобы каждое слово или весь текст преобразовать в векторы фиксированной длины.
-
Обучение модели:
- После преобразования текстов в векторное представление следует выбрать алгоритм машинного обучения. Наиболее популярные алгоритмы для классификации текста:
- Наивный Байес: эффективен для задач, связанных с текстом, благодаря своей простоте и скорость.
- Логистическая регрессия: может показать хорошие результаты для двоичной и многоклассовой классификации.
- Глубокое обучение: использование нейронных сетей (например, LSTM или Transformer) может быть оправдано, если у вас есть достаточное количество данных.
- После преобразования текстов в векторное представление следует выбрать алгоритм машинного обучения. Наиболее популярные алгоритмы для классификации текста:
-
Этап валидации:
- Разделите данные на обучающую и тестовую выборки. Это поможет вам оценить качество модели. Применяйте такие метрики, как точность, полнота (recall) и F-мера для оценки работы модели.
-
Классификация новых документов:
- После обучения модели используйте её для предсказания меток для новых документов. Выводите метку, соответствующую наиболее схожему вектору в обучающем наборе данных.
3. Рассмотрение альтернативных методов
Если вы хотите дополнительно улучшить качество классификации, можно рассмотреть методы, основанные на тематическом моделировании, такие как LDA (Latent Dirichlet Allocation). Этот метод помогает выделять темы в тексте и может использоваться для представления документа как вероятностного распределения над темами, что впоследствии облегчает сравнение и классификацию.
Заключение
Используя описанные шаги и методы, вы сможете эффективно решать задачу классификации текстов на основе их схожести с уже размеченными данными. Важно помнить, что качество вашей модели будет зависеть от качества предобработки данных, правильного выбора векторизации и используемого алгоритма машинного обучения.