Вопрос или проблема
Я создаю классификатор документов, используя векторное представление каждого документа в обучающем наборе (т.е. строку в матрице документов-терминов). Теперь мне нужно протестировать модель на тестовых данных. Но как я могу представить новый документ с помощью матрицы документов-терминов, если некоторые термины могут не входить в обучающие данные?
Самый простой способ — рассматривать все термины вне словаря как конкретный термин в вашей матрице (т.е. “OOV”).
Например, если мои обучающие данные содержат 3 слова: “Я”, “нравится”, “торт”, моя матрица документов-терминов будет содержать 4 элемента: “Я”, “нравится”, “торт” и “OOV”.
Если вы выберете использование CountVectorizer из библиотеки scikit-learn, слова, которые появляются в тестовом наборе данных, но не в обучающем наборе данных, автоматически игнорируются.
Метод fit_transform вызывается на обучающих данных, создавая матрицу документов-терминов. Метод transform вызывается только на тестовых данных, который преобразует эти документы в матрицу документов-терминов, созданную на этапе обучения, автоматически исключая любые новые термины.
Ответ или решение
Как представить документ в тестовых данных с помощью матрицы документ-терминов, созданной из обучающей выборки
Введение
При разработке классификатора документов один из ключевых этапов — это представление документов в формате, который можно использовать для обучения и тестирования модели. Одним из наиболее распространенных методов для этой задачи является создание матрицы документ-термин (DTM или Document-Term Matrix). Однако при работе с тестовыми данными важно правильно обрабатывать слова (термины), которые могут отсутствовать в обучающей выборке. В данной статье мы рассмотрим данный процесс и представим несколько подходов для решения этой задачи.
Описание проблемы
Когда вы создаете классификатор, каждому документу из обучающей выборки соответствует строка в DTM, где колонки представляют собой термины, которые были извлечены из всех документов обучающей выборки. Однако во время тестирования модель может столкнуться с документами, содержащими термины, которые не были представлены в обучающей выборке. Это может вызвать определенные сложности при представлении таких документов.
Подходы к обработке новых терминов
1. Обработка вхождений «OOV» (out-of-vocabulary)
Одним из простых и эффективных подходов является создание специального термина для обработки всех «неизвестных» слов. Например, если ваша обучающая выборка включает термины «Я», «нравится», «пирог», вы можете добавить в DTM новый термин — «OOV». Таким образом, если в тестовом документе появится слово, отсутствующее в обучающей выборке, это слово будет заменено на «OOV». Это позволит вашей модели учитывать неизвестные терминные вхождения без существенной потери информации.
2. Использование CountVectorizer из scikit-learn
Библиотека scikit-learn предлагает удобный инструмент для работы с DTM — CountVectorizer.
- При применении метода
fit_transformна обучающей выборке, создается матрица документ-термин, игнорируя все термины, не входящие в обучающую выборку. - Затем, при использовании метода
transformна тестовой выборке, вы сможете преобразовать тестовые документы в соответствии с DTM от обучающей выборки. При этом термины, отсутствующие в обучающей выборке, автоматически отбрасываются.
Например, если в тестовом документе есть термины «Я», «нравится», «пирог» и «кошка», но «кошка» не было в DTM, то итоговая представление документа будет содержать только только количество вхождений «Я», «нравится» и «пирог», с нулевым значением для «кошка».
Заключение
Правильное представление документов в тестовых данных критически важно для достижения максимальной эффективности классификатора. Использование возможностей таких инструментов, как CountVectorizer, позволяет эффективно обрабатывать ограничения, связанные с отсутствием терминов в обучающей выборке. Кроме того, использование термина «OOV» помогает окупить информацию, связанную с новыми терминами. Следуя описанным рекомендациям, вы сможете повысить точность и надежность вашего классификатора, обеспечив более точную обработку тестовых документов.
Эти методы представления тестовой информации в форме документ-терминов станут основой для создания модели, способной адаптироваться к различным текстовым данным и успешно выполнять классификацию в реальных условиях.