Вопрос или проблема
Я занимаюсь анализом настроений твитов, связанных с недавним приобретением Twitter Илоном Маском. У меня есть корпус из 10 000 твитов, и я хотел бы использовать методы машинного обучения с использованием таких моделей, как SVM и линейная регрессия. Мой вопрос: когда я хочу обучить модели, нужно ли мне вручную пометить большую часть из этих 10 000 собранных твитов как положительные или отрицательные, чтобы корректно обучить модель, или я могу использовать другой набор твитов, не относящихся к этой теме, который уже помечен, для обучения модели для анализа настроений? Спасибо за ваши ответы!
Если вы обучаете модель, вы обучаете ее, чтобы она работала в более общем случае (например, когда вы используете тестовый набор, невидимые данные, чтобы оценить вашу модель, вы просто вычисляете то, что называется ошибкой обобщения).
Вы не обучаете модель работать только с данными, на которых ее обучили, а чтобы хорошо работать с невидимыми данными (в противном случае это означает, что вы переобучили модель, и она бесполезна).
Таким образом, вы можете обучить модель для анализа настроений на каком-то наборе твитов (вы можете найти много таких наборов в интернете, со всеми метками, чтобы вы могли вычислить метрики с помощью этих данных и убедиться, что она работает), а затем использовать эту модель для прогнозирования на ваших собственных данных. Она, очевидно, будет действовать как задача без учителя (то есть для ваших 10 000 твитов), так как у вас нет меток (поэтому вы не можете вычислить метрики), но если модель была обучена правильно, она сработает.
В зависимости от языка твитов, которые вы собрали, и доступности предобученных моделей анализа настроений для этого языка.
Вы должны стремиться к моделям, обученным на самых похожих доменах, обычно моделям, обученным на текстах в социальных сетях, так как это довольно отличается от других доменов (например, новостей или статей). Однако вы всегда столкнетесь с проблемой валидации, так как у вас нет данных с истинными метками.
Чтобы обойти эту проблему, вы могли бы закодировать твиты с помощью предобученного кодировщика (например, универсального кодировщика предложений или BERTweet). Затем кластеризуйте закодированные твиты. Опционально, вы могли бы сначала проецировать твиты с помощью UMAP (быстрее) или t-SNE (менее эффективно с большими наборами данных). Затем вы могли бы пометить несколько твитов из каждого получившегося кластера и распространить метки на самые похожие твиты. Этот подход будет работать, так как используемые кодировщики обучены для задач семантического подобия, поэтому они кодируют твиты, схожие по значению, в похожие векторы, а затем проекции UMAP еще больше сближают похожие векторы (из-за уменьшенной размерности). Вы могли бы затем использовать распространенные метки как прогнозы, а несколько размеченных твитов из каждого кластера как истинные метки. Этот подход был проверен и использован много раз в литературе по NLP и вычислительной социальной науке. Пример здесь.
Ответ или решение
Обучение моделей анализа сентиментов на основе твитов о приобретении Twitter Илоной Маском
В рамках проекта по анализу сентиментов, связанного с недавним приобретением Twitter Илоной Маском, вы собрали корпус из 10 000 твитов. Ваша задача заключается в использовании методов машинного обучения, включая такие модели, как SVM (метод опорных векторов) и линейная регрессия. В данной статье мы обсудим, необходимо ли вам вручную размечать значительную часть собранных твитов, либо вы можете использовать уже размеченные датасеты для обучения вашей модели.
Ручная разметка данных
Ручная разметка данных — это, безусловно, метод, позволяющий получить данные, максимально адаптированные к вашей задаче. Однако этот подход может оказаться времязатратным и трудоемким. Ручная разметка предполагает, что вы пройдете через значительное количество твитов, классифицируя их как положительные или отрицательные, что может занять много времени и ресурсов.
Использование внешних размеченных наборов данных
Существуют уже размеченные датасеты, которые можно использовать для обучения моделей анализа сентиментов. Существует множество доступных онлайн-ресурсов, таких как Kaggle, которые могут предоставить вам качественные наборы данных, уже размеченные по сентиментам. Однако важно учитывать, что тренировать модель нужно на данных, наиболее схожих по контексту с вашими собственными. В случае твитов о приобретении Twitter, вам нужно использовать наборы данных, собранные из социальных сетей, так как их лексика и стиль могут существенно отличаться от новостных статей или научных публикаций.
Общие проблемы и решения
Проблема, с которой вы можете столкнуться при использовании внешних наборов данных, заключается в отсутствии "золотого стандарта" для ваших 10 000 твитов, что затрудняет оценку качества модели. Без размеченных данных вы не сможете провести полноценную проверку качества (валидацию) своей модели. В таком случае рекомендуется применить подход активного обучения или семантической кластеризации.
Можно использовать предобученные модели, такие как Universal Sentence Encoder или BERTweet, а затем проводить кластеризацию. Такой подход позволит вам разбить ваш набор данных на группы, смешивая схожие по смыслу твиты. После этого вы можете вручную промаркировать несколько твитов из каждой кластера, чтобы использовать их в качестве "золотого стандарта" для остальных твитов в кластере, что позволит осуществить маркеровку на основе близости значений.
Заключение
Таким образом, наилучший подход состоит в сочетании обоих методов: использование внешних размеченных наборов данных для первоначального обучения модели, а также применение кластеризации и маркеровки из вашего набора данных для повышения точности. Этот подход не только увеличит скорость работы, но и значительно повысит эффективность вашего анализа сентиментов. Не забывайте о том, что основная цель модели — демонстрировать хорошие результаты на неизведанных данных. Такой стратегический подход позволит вам избежать переобучения и сделать модель пригодной для работы в реальных условиях.