Вопрос или проблема
У меня есть идея проекта, в котором я обучаю множество документов с помощью Doc2Vec, а затем беру роман, входящий в документ, и в идеале могу узнать, насколько он похож на документы, предоставленные для обучения в целом, или насколько хорошо он “подходит” к документам для обучения. Есть ли способ сделать это?
Существует множество возможных подходов:
- использование простых мер сходства (например, косинусное сходство) для сравнения нового документа с каждым документом для обучения.
- обучить бинарный классификатор для различия эталонных документов и “всего остального”. Требует негативных примеров, обычно трудно получить репрезентативную выборку.
- Использовать классификацию одного класса, т.е. обучить модель, используя только эталонные документы. Модель пытается представить этот класс документов и считает все остальное негативом.
- Можно даже рассматривать это как задачу регрессии, т.е. оценивать документы по тому, насколько они похожи на эталонные документы.
.
Ответ или решение
Да, существует несколько подходов, которые позволяют обучить модель Doc2Vec на корпусе документов и затем оценить сходство нового документа с обученной выборкой. Рассмотрим подробно каждый из возможных методов.
1. Измерение сходства с помощью векторного представления
После обучения модели Doc2Vec на вашем корпусе документов, каждая документа будет представлена в виде вектора фиксированной длины. Вы можете использовать этот вектор для оценки сходства нового документа с уже обученными.
Методы измерения сходства:
- Косинусное сходство: Это простой и часто используемый метод для определения сходства между двумя векторами. Косинусное сходство измеряет угол между двумя векторами и может варьироваться от -1 до 1. Значение, близкое к 1, указывает на высокое сходство.
- Евклидово расстояние: Это другой способ измерить различие между векторами. Однако, в отличие от косинусного сходства, чем меньше значение расстояния, тем более схожи документы.
2. Обучение бинарного классификатора
Другим подходом является создание бинарного классификатора, который обучается различать документы из вашей обучающей выборки от «всего остального». Для этого вам понадобятся отрицательные примеры, которые могут быть сложными для выбора и могут не всегда быть представительными.
3. Классификация одного класса (One-Class Classification)
Этот подход позволяет создать модель, которая обучается исключительно на ваших обучающих документах. Она стремится охарактеризовать этот класс документов и считать любые другие документы отрицательными. Метод можно использовать, например, с помощью алгоритмов, таких как One-Class SVM.
4. Задача регрессии
Можно рассматривать задачу оценки сходства как задачу регрессии, где документы получают баллы в зависимости от их сходства с обучающими документами. Эта идея может быть реализована с помощью подхода, который находит «центроиды» обучающих документов и затем оценивает расстояния до этих центроидов.
Заключение
Для достижения наилучших результатов, возможно, стоит рассмотреть комбинацию этих методов. Например, вы можете использовать косинусное сходство для быстрой оценки и дополнительно применить классификацию одного класса для более точной проверки. Учтите, что качество результатов может сильно зависеть от объема и качества обучающего корпуса, поэтому следует тщательно подойти к этапу предобработки данных и выбору гиперпараметров модели.
Если необходимо, вы можете также визуализировать схожесть документов, используя алгоритмы, такие как t-SNE или UMAP, чтобы более наглядно показать, насколько новый документ вписывается в общую структуру обученного корпуса.