Идеи системы рекомендаций на основе НЛП

Вопрос или проблема

Проблема:

Допустим, у нас есть задача кластеризации с x группами. И у каждой группы есть документ, описывающий её, допустим, 3 страницы. Затем у нас есть n наблюдений, каждое из которых описывается меньшим фрагментом текста, 1 или 2 предложения. И мы хотим распределить эти наблюдения по одной из групп.

Идеи:

Какая техника будет хороша для решения этой проблемы? Будет ли разумным создать текстовые встраивания для больших и малых текстов и затем вычислить их сходство?

И если да, то какие техники текстового встраивания вы рекомендуете?

Да, создание текстовых встраиваний для больших и малых текстов и последующее вычисление их сходств действительно может быть разумным подходом.

Техники встраивания текста

Существует несколько техник встраивания текста, которые можно использовать для этой цели. Некоторые из распространенных техник включают:

Word2Vec представляет слова как векторы высокой размерности, захватывая семантические отношения между словами на основе их контекста в данном корпусе.

GloVe (Global Vectors for Word Representation) является алгоритмом обучения без учителя для получения векторных представлений слов, который захватывает глобальную статистику корпуса.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) является моделью на основе трансформеров, которая генерирует контекстуализированные встраивания слов, принимая во внимание окружающие слова в предложении.

В вашем случае BERT кажется наиболее подходящей техникой для решения этой задачи, так как он генерирует контекстуализированные встраивания слов, принимая во внимание окружающие слова в предложении. Это контекстуальное понимание важно для захвата тонких значений и отношений в больших документах и малых текстах.

Ответ или решение

Проблематика:

Задача заключается в распределении небольших текстовых фрагментов по предопределенным группам, каждая из которых описана более длинными текстами. Этот тип задачи может быть отнесен к области рекомендательных систем и обработки естественного языка (NLP). Вопрос заключается в выборе подходящей техники для обработки текстов, учитывая различие в их размерах и необходимую точность в распределении.

Теоретическое обоснование:

Текстовые эмбеддинги представляют собой мощный инструмент для нахождения семантической схожести между текстами. Они преобразуют текст в числовое представление, которое позволяет моделям машинного обучения обрабатывать лексическую и контекстуальную информацию из текстов. Современные подходы к созданию текстовых эмбеддингов, такие как Word2Vec, GloVe и BERT, предлагают различные способы кодирования смыслового контекста текстов.

Word2Vec — метод, основанный на анализе контекста слов. Он преобразует каждое слово в многомерный вектор, где близость векторов обозначает семантическую близость слов. Это простой и быстрый метод, но он не учитывает полное содержание предложений, что делает его менее подходящим для задач, требующих понимания контекста всего текста.
GloVe — метод, который фокусируется на глобальной статистике текста, выявляя семантические связи между словами на основе их совместной встречи в большом корпусе текстов. Это улучшает понимание контекста в сравнении с Word2Vec, но все еще ограничивает анализ на уровне индивидуальных слов.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — более современный подход, который использует преобразователи (трансформеры) для моделирования контекста на уровне предложений. Он учитывает двунаправленный контекст — как предыдущие, так и последующие слова в пределах одного абзаца. Это значительно повышает возможность генерации контекстуализированных эмбеддингов, которые позволяют системе глубже прочитывать сложные смыслы текстов.

Пример использования BERT:

Исследования показывают, что BERT и его производные модели, такие как RoBERTa, демонстрируют высокую точность в задачах, требующих глубокого понимания текста. Например, в задаче классификации новостных статей BERT способен правильно различать категории новостей, учитывая не только ключевые слова, но и тональность и контекст, которые другими методами могли бы быть упущены.

Практическое применение:

В контексте данного clustering-задачи, BERT может быть использован для преобразования как долгих текстовых описаний групп, так и коротких описаний наблюдений в векторы фиксированной длины. После получения таких эмбеддингов мы можем воспользоваться мерами схожести, такими как косинусное расстояние или евклидова дистанция, чтобы измерить близость между каждой парой короткого наблюдения и описанием группы.

Извлечение эмбеддингов: Используйте предобученную модель BERT для извлечения эмбеддингов. Это можно сделать, передавая тексты через модель и извлекая представления среднего- или pool-уровня для получения итогового вектора.
Оценка схожести: Сопоставьте каждый короткий текстовый фрагмент с каждым длинным текстовым описанием группы, рассчитав косинусное сходство между их векторами эмбеддингов.
Кластеризация: Для каждого небольшого текста выберите группу, текст которой имеет наибольшее сходство по мере, предложенной выше. Это позволит автоматически отнести новый текст к одной из предопределенных категорий.

Внедрение такого подхода не только способно улучшить качество распределения текстов по группам, но и дать более глубокое понимание о том, какие аспекты текста наиболее важны для отнесения его к той или иной категории. Использование BERT особенно эффективно в случаях, когда тексты сложные и требуют учета тонких лексических различий и контекстов.