Предобработка текста для обнаружения двух слов без разделяющего пробела (или разделённых дефисом).

Вопрос или проблема

Ответ или решение

Предобработка текста для нормализации бивариантов: стратегии и методы

В современных задачах обработки текстов часто возникает необходимость нормализовать данные, чтобы улучшить качество анализа. Это особенно актуально, когда встречаются неоднозначные представления одного и того же термина — например, "bi gram", "bi-gram", "bigram". Чтобы эффективно решить эту проблему, предлагается рассмотреть две основные стратегии: использование жестко закодированных правил и применение статистического обучения.

1. Жестко закодированные правила

Этот подход подразумевает создание заранее определенных правил для трансформации текста. Основным инструментом для реализации этого варианта служат регулярные выражения.

Этапы:

• Анализ исходного текста: Необходимо провести предварительный осмотр текстового корпуса для выявления всех встречающихся вариаций. Это может потребовать использования простых скриптов для подсчета частоты появлений различных форм написания.

• Создание правил: На основе полученной информации можно разработать набор правил, где каждое правило будет содержать соответствие между вариациями и нормализованным термином. Пример правила может выглядеть так:

  import re
  
  def normalize_text(text):
    text = re.sub(r'\bbi[-\s]?gram\b', 'bigram', text, flags=re.IGNORECASE)
    return text

• Применение правил: После создания правил следует применить их ко всему текстового корпусу. Этот шаг можно автоматизировать с помощью написанного скрипта, который пройдет по всем документам и заменит найденные вариации.

2. Статистическое обучение

В отличие от первого подхода, здесь акцент делается на использование статистики для определения вероятностных связей между словами. Этот метод позволяет автоматически находить биварианты, основываясь на контексте.

Этапы:

• Сбор данных: На первом этапе нужно собрать все доступные тексты для создания модели. Это позволит выявить частотные пары слов.

• Моделирование и оценка вероятностей: Необходимо рассчитывать условные вероятности появления одного слова в зависимости от предшествующего. Если вероятность выше заданного порога, два слова могут быть сконкатенированы в один термин:

  from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
  from sklearn.metrics import mutual_info_score
  
  # Пример использования CountVectorizer для получения бивариантов
  vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(2, 2), token_pattern=r'\b\w+\b')
  bigrams = vectorizer.fit_transform(texts)

• Объединение слов: На основании полученных данных можно осуществить замену вариаций с высокой вероятностью на их нормализованные формы. Это может потребовать ручного инспектора для проверки полученных результатов.

Заключение

Выбор подходящего метода зависит от конкретных условий задачи, объема корпуса и доступных ресурсов. Использование жестко закодированных правил может оказаться быстрее на этапе разработки, однако гибкость и эффективность статистического обучения позволят лучше адаптироваться к разнообразным формам написания.

Для достижения наилучших результатов может быть целесообразно комбинировать оба метода. Жестко закодированные правила могут быстро нормализовать наиболее очевидные случаи, в то время как статистическое обучение сможет эффективно работать с менее распространенными вариантами, что повысит общую точность обработки текста. Таким образом, правильно примененные методологии приведут к нормализации и улучшению качества анализа текстовых данных.