Вопрос или проблема
Я собрал много данных, которые хотел бы проанализировать и классифицировать. К сожалению, они не имеют меток, поэтому мне нужно будет сделать это вручную. Набор данных состоит из текстов на итальянском языке, и я не нашел много моделей, которые мог бы использовать в качестве обучающей модели для их маркировки и классификации на Истинные и Ложные.
Допустим, у меня есть 30000 текстов, какой процент из них мог бы быть достаточным для построения модели, чтобы предсказать остальные? У вас есть какая-либо модель, которую я мог бы построить/использовать, когда они будут размечены?
Как человек, который сам пробует классификацию текста, позвольте мне попытаться помочь вам начать. Пожалуйста, не тратьте время на чтение дальше, если ваш вопрос касается поиска моделей, которые могут соответствовать особенностям “итальянского” языка и находить взаимосвязи, и вы уже знаете, как делать классификацию текста в общем. Если нет, то-
-
Рекомендуется сначала правильно сформулировать вашу задачу, т.е. что именно вы пытаетесь решить. “……….классифицируя их между Истинными и Ложными.” Это не дает много ясности. Вам это должно быть ясно.
-
С какими данными вы работаете, говоря “30000 текстов”, означает ли это 30000 строк текста? документы? книги?
-
Теперь приходит часть, где мы можем провести EDA, которая также может включать предварительную обработку данных. Попробуйте отобразить свои данные по отношению к вашим меткам и получить некоторые идеи о том, как подойти к решению проблемы, если есть тренды, паттерны, которые можно использовать.
-
Существует много техник, чтобы получить признаки из текстовых данных. Есть отбор признаков, извлечение признаков, и существуют различные методы для этого.
-
Затем вы можете решить, какие модели классификации подойдут для данных, т.е. отбор модели, нулевая гипотеза, если я могу предложить. Вы можете попробовать различные модели для подгонки данных и сравнить их производительность, выбирая ту, которая дает наилучшие результаты. Например, кросс-валидация может помочь вам в этом. Оценка модели должна помочь вам определить, может ли модель хорошо обобщаться на невидимых данных.
Вот момент о процентном соотношении данных, используемых для обучения и тестирования. Ознакомьтесь с кросс-валидацией и методом отсева, чтобы помочь вам понять это. В общем, это хорошая идея использовать соотношение 70/30 для обучения и тестирования модели, и также обучающие данные могут быть разделены на обучающую и валидационную выборки.
Тем не менее, здесь возникает известная проблема смещения-вариации относительно размера обучения, обычно больше данных приводит к лучшему обобщению, что избегает переобучения. С меньшим количеством данных повышается вероятность переобучения. Поэтому вам следует попробовать запустить модели и построить график, чтобы понять, наблюдается ли переобучение или недообучение (если вы думаете, что у вас слишком мало данных для какой-либо модели, чтобы подогнать и предсказать).
https://scikit-learn.org/stable/modules/learning_curve.html
-
С наилучшей подобранной моделью вы можете начать прогнозировать результаты.
-
После того как вы получили наилучшую модель, вы можете настроить ее гиперпараметры для получения лучшей производительности.
Теперь это всего лишь грубые списки, на которые вам стоит опираться. Пожалуйста, попробуйте перейти по приведенной ниже ссылке, чтобы прочитать о классификации текста с помощью sk-learn, что может быть хорошей отправной точкой, если вы этого еще не делали-
https://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html
https://www.nltk.org/book/ch06.html
Ответ или решение
Классификация текстов и предсказательная модель
Процесс классификации текстов представляет собой важную задачу в области обработки естественного языка (NLP), особенно в контексте несмеченных данных. В данном случае, вы собираетесь классифицировать 30,000 текстов на итальянском языке, определяя, относятся ли они к категории «Истина» или «Ложь». Рассмотрим ключевые аспекты, которые помогут вам успешно создать предсказательную модель.
I. Определение проблемы
Первый шаг в анализе данных — четкое определение задачи. Классификация текстов между «Истиной» и «Ложью» требует конкретизации понятий. Вам необходимо установить, какие именно критерии определяют, что текст является правдой или ложью. Это создаст четкую основу для вашей модели и будет критически важно при обозначении данных.
II. Описание данных
Получив 30,000 текстовых записей, важно уточнить, что именно представляют собой эти данные: является ли это строками, документами или даже абзацами текста? Понимание формата данных поможет вам принимать более обоснованные решения на следующих этапах.
III. Анализ данных и подготовка
На следующем этапе вам необходимо провести разведочный анализ данных (EDA). Это включает:
- Предварительная обработка: Очистка данных, удаление лишних символов, исправление ошибок и переопределение форматов.
- Визуализация: Использование графиков и диаграмм для понимания структуры ваших данных, выявления паттернов и динамики, которые будут полезны при классификации.
IV. Извлечение признаков
Для реализации модели классификации необходимо извлечь ключевые признаки из текстовых данных. Существует несколько методов для этой задачи:
- TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Подсчет важности слов в контексте всего корпуса текста.
- Word Embeddings: Подходы, такие как Word2Vec или GloVe, позволяют учитывать семантическое значение слов.
- Словарные подходы: Использование словарей, например, векторов слов для глубокого обучения, также может быть эффективным.
V. Выбор модели
Выбор модели классификации — ключевой шаг. Рассмотрите различные алгоритмы:
- Logistic Regression: Идеально подходит для бинарной классификации.
- Naive Bayes: Простой и эффективный метод для текстовых данных.
- SVM (Support Vector Machine): Хорошо работает на высокоразмерных пространствах.
- Глубокое обучение: Модели, такие как LSTM или BERT, могут дать высокую точность, если у вас достаточно данных.
VI. Обучение и тестирование модели
Согласно практике, пропорция разделения данных для обучения и тестирования составляет 70/30 или 80/20. Также разумно использовать кросс-валидацию для проверки устойчивости модели. Более того, важно отслеживать метрики, такие как точность, полнота и F1-мера, чтобы убедиться в корректности выбранной модели.
VII. Подбор гиперпараметров
После выбора модели следует этап ее настройки, где вы можете оптимизировать гиперпараметры, чтобы повысить точность предсказаний. Это можно сделать с помощью методов, таких как Grid Search или Random Search.
Заключение и советы
После завершения всех вышеперечисленных этапов вы будете готовы использовать вашу модель для предсказания оставшихся текстов. Рассмотрите возможность использования различных библиотек Python, таких как Scikit-learn и NLTK, которые предлагают множество инструментов для классификации текстов.
Для получения более детальной информации и пошаговых руководств по классификации текстов на итальянском языке, вам может быть полезно перейти по следующим ссылкам:
Эти ресурсы помогут вам лучше понять реализацию моделей классификации и извлечения признаков для достижения эффективных результатов в вашей задаче.