Вопрос или проблема
Я новичок в машинном обучении и хочу классифицировать предложения, используя онтологии (таксономии/графы знаний) и методы контролируемого обучения (у меня есть аннотированный обучающий набор данных).
Мой вопрос: как использовать онтологию для этой задачи? Правильный ли следующий метод?
Сначала я выполню токенизацию, стемминг и удаление стоп-слов (предобработка). Затем я буду искать каждый термин в онтологии, и после их нахождения добавлю связанную иерархию в массив или вектор для каждого документа. Затем я обучу классификаторы (контролируемые) на этих векторах.
Пожалуйста, дайте мне знать, правильный ли этот метод или есть шаги, которые я пропустил.
Спасибо! 🙂
Поскольку никто не ответил на мой вопрос, я опишу, что я здесь нашел для других.
Подобно тому, что я описал выше в вопросе, вы проходите через предобработку, затем ищите термины в онтологии и заменяете их на целые ветви из онтологии. После этого вы обучаете свою модель.
Комментарии:
-
Поскольку у вас есть онтология со всеми соответствующими терминами, вы можете оставить стоп-слова при предобработке. Удаление стоп-слов можно выполнить с помощью списков или используя sklearn или Spacy. Кроме того, Spacy выполняет лемматизацию, которая также может быть выполнена с помощью онтологий (более точно, но, вероятно, медленнее).
-
Используйте SPARQL для работы с онтологиями и паттерн-матчингом. Spacy также выполняет паттерн-матчинг; также Lucene и несколько других инструментов. Однако я не использовал их с онтологиями. Алгоритмы сходства также могут быть использованы.
-
Я обнаружил, что метод случайных лесов работает лучше всего среди традиционных методов контролируемого обучения. Однако, вероятно, использование нейронных сетей может дать лучшие результаты. Пожалуйста, имейте в виду, что вы можете использовать альтернативные методы классификации текста без онтологий, такие как вложения слов и тематические модели. Spacy также кажется хорошим инструментом для классификации текста. У него хорошая документация.
Ответ или решение
Использование онтологий для классификации текста в рамках машинного обучения — это мощный подход, который помогает улучшить качество классификации за счет более глубокого понимания взаимосвязей между терминами и концепциями. Если вы новичок в этой области и у вас есть размеченный обучающий набор данных, давайте рассмотрим, как правильно интегрировать онтологии, следуя четкому плану.
1. Предобработка текста
Перед началом работы с онтологиями необходимо выполнить ряд шагов по предобработке текста:
- Токенизация: Разделите текст на отдельные слова или предложения. Это поможет в дальнейшем анализе.
- Станемизация и лемматизация: Применяйте стемминг для приведения слов к их корневой форме, однако более точным вариантом будет лемматизация, которая учитывает контекст.
- Удаление стоп-слов: Традиционно этот шаг рекомендуется для уменьшения шума. Тем не менее, в вашем случае, когда вы работаете с онтологиями, может быть полезно оставить некоторые стоп-слова для полноты контекста.
2. Интеграция с онтологией
На следующем этапе вам необходимо сосредоточиться на вашей онтологии.
- Поиск терминов в онтологии: Для каждого токена из вашего документа проверьте наличие соответствующих терминов в онтологии.
- Сбор иерархий: После нахождения термина добавьте его иерархические связи в массив или вектор для каждого документа. Это позволит вам представить информацию о терминах в более богатом контексте.
3. Использование SPARQL и инструментов анализа
Для работы с онтологиями, используйте SPARQL — мощный язык запросов для извлечения информации из графов знаний. Это даст вам возможность:
- Выполнять паттерн-матчинг для поиска нужных понятий.
- Использовать алгоритмы схожести для определения родственных понятий, что может обогатить представление ваших данных.
4. Обучение модели
Теперь, когда у вас есть векторное представление документов с учетом иерархий из онтологии, переходите к этапу обучения модели:
- Выбор модели: Традиционные методы, такие как случайные леса, уже продемонстрировали свою эффективность. Однако современные нейронные сети могут дать вам более высокую точность. Рассмотрите различные варианты, чтобы найти наиболее подходящее решение для вашей задачи.
- Обучение и тестирование: Разделите ваши данные на обучающую и тестовую выборки, обучите модель и затем протестируйте её на невидимых данных.
5. Альтернативные методы
Не забывайте, что существуют и альтернативные подходы для классификации текста, такие как использование word embedding или тематического моделирования. Также рассмотрите возможность использования такого инструмента, как SpaCy, который предлагает встроенные решения для классификации текста, что может упростить вашу задачу.
Заключение
Использование онтологий для классификации текстов — это комплексный, но потенциально высокоэффективный подход. Важно правильно интегрировать онтологии на этапе предобработки и обучении модели. Этот процесс требует тщательной проработки, но в результате вы сможете улучшить качество классификации за счет глубокого понимания структуры вашего текста. Если у вас возникнут дополнительные вопросы или потребуется помощь в реализации, не стесняйтесь обращаться!