Вопрос или проблема
В настоящее время я работаю над проектом, который основывается на кластеризации документов в неопределенное количество кластеров на основе порога схожести (в идеале с использованием косинусного расстояния между векторами tf-idf).
Я заинтересован в Elasticsearch для этого проекта из-за метрик схожести, предоставляемых “из коробки” при запросе по строке, однако мне нужна поддержка, так как я совершенно новичок в этом. Если кто-то может предоставить какую-либо критику следующего подхода, я буду очень признателен.
Неужели этот подход ужасен и неэффективен? Насколько осуществимо это? Я требую от ES “слишком много” для этой задачи?
Любая помощь будет очень ценна, извините за длинное чтение. Спасибо 🙂
Боюсь, у меня нет опыта с ElasticSearch, поэтому я не могу помочь с этим, но вот несколько мыслей о процессе, который вы предлагаете.
В общем, я думаю, что этот подход имеет смысл, особенно с точки зрения эффективности, но также проверьте следующие моменты:
- Это не строго говоря задача кластеризации, в том смысле, что система не находит сама, как разделить кластеры, так как это основано на заранее установленном пороге.
- Порог является ключевым, и вам нужен метод для его определения. Вы также можете планировать обновление порога по мере роста коллекции. Процесс, вероятно, приведет к образованию некоторых очень больших кластеров и многих очень маленьких (уникальный документ в кластере).
- Если вы присваиваете документ кластеру с наилучшим совпадением, это означает, что документ принадлежит единственному кластеру. В зависимости от приложения это может быть проблематично, если некоторые документы ожидаются в кластере, но находятся в другом.
Не уверен, является ли это лучшим подходом.
1. Получите n наиболее похожих документов для вашего нового образца документа, используя косинусное сходство в ES.
2. Получите центры кластеров ваших n лучших документов из модели кластеризации, которую вы использовали.
3. Если вы чувствуете, что в результатах могут быть ложноположительные срабатывания, тогда для удаления ложных положительных срабатываний выполните косинусное сходство еще раз между вектором вашего образца документа и центрами кластеров (например, 10 векторов в виде матрицы) тех n лучших документов и отсортируйте оценки и выберите кластер, чья оценка близка к 1.
Ответ или решение
Elasticsearch и Кластеризация: Полное руководство
В современном мире управления данными, поиск эффективных решений для кластеризации документов становится все более актуальным. Ваша задача — классифицировать документы в кластеры, основываясь на заданном пороге схожести с использованием косинусного расстояния. Elasticsearch (ES) является отличной платформой для реализации данного подхода благодаря своей мощной поддержке полнотекстового поиска и встраиванию различных метрик схожести. Ниже приведена моя рекомендация, основанная на вашем запросе.
1. Понимание задачи и выбор подхода
Кластеризация документов — это сложная задача, так как она зависит от нескольких факторов:
- Порог схожести: Необходимо четко определить, как вы будете устанавливать этот порог для кластеризации. Разные наборы документов могут требовать разных настроек.
- Метрики схожести: Вы правы, что использование косинусного расстояния между векторами TF-IDF является разумным выбором для оценки схожести текстов.
Ваш подход, основанный на использовании Elasticsearch, может быть реализован эффективно, однако важно учитывать его ограничения. Например, кластеризация в вашем варианте не является «самообучающимся» процессом, так как фильтрация документов будет происходить исключительно по заданному вами порогу, что может привести к неправильным результатам.
2. Выбор архитектуры и последовательность действий
Ваш предложенный подход можно разбить на несколько последовательных этапов:
-
Поиск похожих документов: Используйте Elasticsearch для получения N наиболее схожих документов. Это можно сделать с помощью API Elasticsearch, используя запросы с функцией
more_like_this, что значительно упростит процесс. -
Извлечение центроидов кластеров: Занимаясь предварительной кластеризацией ваших документов с использованием алгоритмов как K-means или DBSCAN, вы сможете определить центроиды для дальнейшего анализа.
-
Исключение ложных срабатываний: Используйте еще один этап оценки схожести, сравнивая векторы вашего нового документа с центроидами найденных кластеров. Это можно сделать с помощью вычисления косинусного расстояния и выбором как можно ближе к 1.
3. Потенциальные проблемы и их решение
-
Статичная кластеризация: Как вы отметили, ваша система не будет находить кластеры сама. Рекомендуется периодически обновлять центроиды кластеров по мере добавления новых документов, чтобы обеспечить более актуальные результаты.
-
Перекрестное членство: Если документы могут принадлежать разным кластерам, подумайте о внедрении механизма, позволяющего документу быть частью нескольких кластеров, что упростит классификацию и улучшит качество результатов.
-
Установка начального порога: Определение начального порога будет сложной задачей. Рассмотрите возможность вычисления его на основе статистических данных о коллекции документов, используя методы, такие как анализ распределения, чтобы адаптировать его к изменяющимся данным.
Заключение
Ваша идея о кластеризации документов в Elasticsearch имеет большой потенциал, однако она требует глубокого понимания как самого Elasticsearch, так и алгоритмов кластеризации. Убедитесь, что вы тщательно тестируете пороги схожести и учитываете возможность динамического обновления кластеров по мере роста данных.
Интеграция Elasticsearch может значительно улучшить процесс обработки документов и предоставить вам мощные инструменты для анализа данных. Рекомендуется также рассмотреть возможность обработки данных в несколько этапов, чтобы обеспечить более точные и проработанные результаты. Удачи в вашем проекте!