Вопрос или проблема
Я пытаюсь сопоставить наборы слов с веб-сайтом, который имеет маркированные пункты, текст которых наиболее схож с ними. Я подумал, что можно сделать это следующим образом: собрать все документы из каждого маркированного пункта в один корпус для каждого веб-сайта, с которым я хочу сопоставить набор слов, исключить стоп-слова и затем лемматизировать всё. Затем, для каждой строки текста, я создаю разреженную матрицу TF-IDF, где каждой строке соответствует текст из одного маркированного пункта с одного веб-сайта, чтобы матрица содержала весь текст из маркированных пунктов со всех веб-сайтов, а также строку для набора слов, который я хочу сопоставить.
Как мне тогда решить, какая строка наиболее похожа на мой набор слов? Мне следует рассчитать косинусное сходство каждой строки с моей строкой слов и просто взять ту, у которой самое высокое косинусное сходство (у меня будет способ идентифицировать строку с веб-сайтом, с которого она была извлечена)? Или существует какая-то формализованная методика, чтобы подойти к этому, когда у меня есть моя разреженная матрица?
Проблема, которую вы описываете, очень близка к стандартным методам поиска информации: дано предопределенное множество документов $D$ и входная строка $s$, найти наиболее похожий документ $d\in D$ на $s$ (или, альтернативно, найти $n$ наиболее похожих документов $d$ на $s$).
Ваш подход хорош, за исключением того, что входная строка $s$ в общем случае не является частью матрицы TFIDF: действительно, весь набор предопределенных документов закодирован как матрица TFIDF, но любая входная строка $s$ просто закодирована с использованием того же словаря и весов. Преимущество в том, что вам не нужно пересчитывать матрицу для каждой отдельной строки $s$ (матрица может быть предварительно вычислена и хранится для повышения эффективности). Нет никаких недостатков, поскольку любое слово в $s$, которого нет в словаре, все равно не может быть использовано для расчета сходства.
Действительно, стандартный метод сопоставления или ранжирования документов относительно $s$ — это вычисление коэффициента сходства (например, косинусного) для каждого $d$ по отношению к $s$, а затем выбор с наивысшим значением коэффициента сходства.
Ответ или решение
Чтобы сопоставить строку слов с текстом, содержащимся в списке пунктов на веб-сайте, используя матрицу TF-IDF, следует следовать поэтапному процессу. Вот подробный план, который поможет вам в этом.
Этап 1: Подготовка корпуса текстов
-
Сбор данных: Соберите все документы из всех пунктов на веб-сайте в один общий корпус. Каждый документ должен представлять собой текст одного пункта.
-
Предобработка текста:
- Удалите стоп-слова (такие как "и", "в", "на" и т.д.), чтобы уменьшить шум в данных.
- Лемматизируйте текст, чтобы привести слова к их базовым формам (например, "бегаю" становится "бег").
Этап 2: Создание матрицы TF-IDF
-
Подсчет TF-IDF: Используйте метод TF-IDF для создания разреженной матрицы, где строки будут представлять собой тексты из вашего корпуса (пункты), а столбцы – уникальные слова (термины) из этого корпуса. Ваша матрица будет иметь следующее представление:
- Каждая строка будет отвечать за определенное предложение из списка пунктов.
- Каждая ячейка будет содержать значение TF-IDF для соответствующего термина в строке.
-
Векторизация входной строки: Когда ваша матрица TF-IDF готова, векторизуйте текст, с которым вы хотите сопоставить (строку слов), используя тот же процесс TF-IDF, чтобы получить готовый вектор. Это важно, чтобы оба вектора – строка и тексты из корпуса – имели одно и то же представление.
Этап 3: Расчет сходства
-
Косинусное сходство: Для определения сходства между вашим вектором строки и векторами текстов из корпуса вам нужно рассчитать косинусное сходство.
- Косинусное сходство между двумя векторами (A) и (B) вычисляется по формуле:
[
\text{cosine_similarity}(A, B) = \frac{A \cdot B}{|A| |B|}
] - Это значение будет находиться в диапазоне от -1 до 1, где 1 означает полное совпадение, а -1 — полное несоответствие.
- Косинусное сходство между двумя векторами (A) и (B) вычисляется по формуле:
-
Поиск наиболее похожего текста: Вычислите косинусное сходство вашего вектора для строки с каждым вектором из матрицы TF-IDF:
- Сохраните результаты в виде списка пар: (индекс текста, значение сходства).
- Отсортируйте этот список по значению сходства и выберите текст с максимальным значением.
Этап 4: Интерпретация результатов
- Идентификация источника: Когда вы получите текст с наибольшим сходством, вы уже будете знать, из какого источника или веб-сайта он был получен, так как вы сохраняли информацию о каждом документе.
Заключение
Таким образом, описанный процесс позволяет эффективно сопоставлять текстовые строки с набором документов с использованием TF-IDF и косинусного сходства. Это стандартный подход в области информационного поиска и обработки естественного языка. Следуя этому алгоритму, вы сможете находить наиболее релевантные без необходимости каждый раз пересчитывать TF-IDF для всех текстов, что обеспечит эффективность вашей системы.