Вопрос или проблема
У меня есть большой текстовый корпус (документация от компании), и я хочу извлечь термины, которые специфичны для этой области/бизнеса. Я могу сделать это с помощью TF или TF-IDF и ориентироваться на частоту слов, что не всегда надежно.
Я также хочу сделать это для отдельных, более коротких предложений, но я думаю, что это уже сложнее. Я также думал использовать статьи из Википедии для обучения модели, а затем применить ее к своим текстам документации.
Есть ли способ идентифицировать слова, которые относятся к определенной области?
Некоторое время назад я создал аналогичное приложение, я извлек функции (важные определяющие термины) из корпуса с помощью TF-IDF, а затем вычислил схожесть слов между этими словами и моими входными словами и агрегировал результаты.
Вы можете использовать векторные представления слов, такие как GloVe, если хотите сравнить эти слова семантически.
Вы можете использовать TF-IDF, TextRank, TopicRank, YAKE! и KeyBERT для извлечения ключевых слов.
Посмотрите эту статью: https://towardsdatascience.com/keyword-extraction-python-tf-idf-textrank-topicrank-yake-bert-7405d51cd839
Ответ или решение
Извлечение жаргона из текста: Полное руководство
Извлечение терминов, специфичных для определенной области, представляет собой важную задачу в обработке естественного языка (NLP). В данном ответе рассматриваются методы, которые помогут успешно решить эту задачу, обсудим алгоритмы и подходы, включая использование TF-IDF, текстовые модели и лучшие практики для работы с вашим текстовым корпусом.
1. Понимание задачи
Первым шагом в извлечении жаргона из текстового корпуса является четкое определение контекста. Ваше описание упоминает, что нужно выделить термины, специфичные для бизнеса, и даже из более коротких предложений. Это подразумевает, что вам необходимо углубленное понимание тематического содержания документации.
Проблема частоты слов
Хотя использование частоты (TF) и TF-IDF может служить отправной точкой, важно понимать, что эти методы опираются на количественные характеристики слов. Частота не всегда индицирует, что слово является узкоспециальным. Например, широко распространенные слова могут получать высокий TF-IDF, тогда как жара термины могут отсутствовать в частотных списках.
2. Используйте разные методы
a. TF-IDF
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) — это базовый, но полезный метод для извлечения ключевых слов. Он вычисляет важность слова в контексте документа по сравнению с его частотой в других документах. За счет этого можно выявить термины, которые являются специфическими для вашей области.
b. Алгоритмы извлечения ключевых слов
Существует множество алгоритмов, которые могут помочь вам в этой задаче:
- TextRank: Алгоритм, основанный на графах, который позволяет выявлять взаимосвязи между словами и определять их важность.
- YAKE!: Этот метод извлекает ключевые слова и фразы по нескольким параметрам, включая частоту и уникальность в содержимом.
- KeyBERT: Использует BERT для извлечения ключевых слов, обеспечивая более чуткое понимание контекста.
Обратите внимание на использование нескольких методов одновременно; это может повысить точность извлечения.
3. Использование семантических векторов
Если вы хотите углубиться дальше, рассмотрите возможность применения моделей векторного представления слов, таких как GloVe или Word2Vec. Эти методы позволяют находить контекстуальные взаимосвязи между словами, что может быть особенно полезно для выявления специализированных терминов.
Применение с использованием векторного представления
Нормализуйте ваш текст, а затем создайте векторные представления для терминов, выявленных с помощью TF-IDF или других методов. Вы можете использовать техники, такие как вычисление косинусного сходства, чтобы оценить, насколько близки интересующие вас термины к уже извлеченным.
4. Обучение модели
Использование Wikipedia как обучающего корпуса — разумная стратегия. Вы можете использовать предобученные модели, такие как BERT, на большом наборе данных, чтобы адаптировать их к специфике вашего бизнеса. Это поможет лучше понять контекст и семантику терминов, что улучшит итоговые результаты.
5. Проводите анализ
После извлечения потенциальных терминов рекомендуется проводить качественный анализ, чтобы убедиться в их правильности и актуальности. Иногда это может включать ручную проверку или использование экспертного мнения из целевой области.
Заключение
Извлечение жаргона из текстового корпуса является многогранной задачей, требующей применения различных подходов и методов. Комбинируя TF-IDF с более продвинутыми алгоритмами, такими как TextRank и моделями векторного представления, можно значительно повысить эффективность этой задачи. Также, важно учесть контекст и специфику бизнеса при выборе терминов, что поможет вам создать ценную базу данных специфичного языка вашей отрасли.
Для углубленного изучения методов извлечения ключевых слов, вы также можете ознакомиться с статьёй здесь.
Таким образом, эффективное извлечение жаргона — это комплексная задача, которой стоит уделить внимание для достижения высоких результатов в вашей области.