Вопрос или проблема
Я хотел бы автоматизировать написание периодических отчетов на основе данных. Учитывая одну или несколько таблиц данных, машина должна выдавать тексты, такие как Акции A выросли на 10% в этом году и достигли пятилетнего максимума 2019-12-01 или мы получили значительную прибыль в секторе B.
Я могу найти тему автоматическое суммирование текста, но кажется, что это связано с прочтением текста и его сокращением до ключевых предложений. Не совсем автоматизация суммирования данных.
Может кто-то порекомендовать какую-то книгу, статью, видео или MOOC по генерации текста на основе данных?
Тогда ознакомьтесь с этим учебником генеративного/абстрактного суммирования текста.
Ответ или решение
Автоматическое создание текстовых отчетов на основе данных — это интересная задача, которая требует применения методов генерации текста на основе данных. Для решения этой задачи можно применять несколько подходов и инструментов.
-
Определение задачи: Ваша цель — автоматизировать создание текстов, которые подытоживают данные, например, об изменении акций или финансовых показателях. Для этого вам нужно преобразовать структурированные данные (например, таблицы) в естественный язык.
-
Методы генерации текста на основе данных:
- Шаблонный подход: Для начала можно использовать простые шаблоны. Например, вы можете создать несколько шаблонов текста и заполнять их данными. Например:
template = "Акция {stock} увеличилась на {percent}% в этом году и достигла пятилетнего максимума {date}." text = template.format(stock='A', percent=10, date='2019-12-01') - Обучение на примерах: Если у вас есть большой объем данных и текстов, можно использовать методы машинного обучения. Модели, такие как Seq2Seq или трансформеры, могут быть обучены на ваших данных.
- Шаблонный подход: Для начала можно использовать простые шаблоны. Например, вы можете создать несколько шаблонов текста и заполнять их данными. Например:
-
Рекомендуемые ресурсы:
- Книги:
- "Deep Learning for Natural Language Processing" от Palash Goyal и Aditya Sharma.
- "Natural Language Processing with Python" (включает разделы о генерации текста).
- Статьи и исследования:
- Обратите внимание на статьи по темам генерирования текста, такие как "Text Generation with Transformers" и "Data-to-Text Generation".
- Онлайн-курсы:
- Посмотрите курсы на платформах вроде Coursera или edX, такие как "Natural Language Processing" от Stanford.
- Видеоуроки:
- На YouTube есть много видеороликов по генерации текста с использованием моделей, таких как GPT-3, которые могут помочь вам лучше понять процесс.
- Книги:
-
Технологии и инструменты:
- Python библиотеки:
- Рассмотрите использование библиотек, таких как NLTK, SpaCy или Hugging Face Transformers, которые предоставляют мощные инструменты для работы с текстом и моделями машинного обучения.
- API:
- Вы можете использовать API, такие как OpenAI GPT, которые могут генерировать текст на основе предоставленных вами данных.
- Python библиотеки:
-
Практическая реализация:
- Начните с простых примеров, используя шаблоны, а затем постепенно переходите к более сложным методам, таким как обучение моделей на конкретных данных.
- Создайте прототип, который берет входные данные, обрабатывает их и генерирует текстовые отчеты в реальном времени.
Следуя этим шагам и используя рекомендации, вы сможете успешно автоматизировать процесс создания текстовых отчетов на основе данных.