Вопрос или проблема
У меня есть набор данных с множеством документов, по 50-100 слов каждый.
Мне нужно очистить эти данные, исправив орфографические ошибки в этих документах.
У меня есть алгоритм, который предсказывает возможные правильные слова для неверно написанных слов.
Проблема в том, что мне нужно выбрать или проверить прогнозы, сделанные этим алгоритмом, чтобы очистить орфографические ошибки в документах.
Могу ли я использовать все возможные правильные слова, предсказанные для правильного написания в векторе слов, чтобы выполнить кластеризацию этих данных?
Проблема в том, что вы не можете быть на 100% уверены в том, что прогнозы исправлений вашего алгоритма будут истинными. Такого алгоритма пока не существует.
У вас есть 2 варианта:
- Либо вы исправляете ошибки алгоритма сами, но это займет много времени, и если ваша цель – изучить эффективность метода, это искажает результаты. Я бы не рекомендовал это.
- Либо вы можете просто применить свой алгоритм и установить порог вероятности, т.е. позволить процессу исправлять слова, если вероятность выше произвольного значения, скажем 75%, или исправить все слова с наибольшей вероятностью исправления. Тогда вы можете применить модель классификации, и даже если некоторые исправления были ложными, это должно в целом улучшить результат, так что это должно быть лучше, чем не исправлять.
Это сложная проблема. Я не думаю, что использование исправления орфографических ошибок – лучший метод в данном случае, поскольку, как вы уже упомянули, вы знаете о проблеме. Вот несколько моих предложений:
-
Изучите тексты, определите, где возникают орфографические ошибки, и предоставьте исправление простым отображением. Однако это может быть немного проблематично, особенно с именованными сущностями, например, вы неправильно исправляете maersk (компания) на makers. Вторая проблема в этом – довольно сложно охватить новые случаи, если не обновлять это время от времени. Третья проблема заключается в том, что это требует довольно много ручной работы. Но я верю, что это самый надежный метод исправления.
-
Моя модель NLP обычно довольно устойчива к орфографическим ошибкам, разве что это происходит с самыми важными словами. Тем не менее, существуют некоторые NLP алгоритмы, специально созданные для решения этой проблемы, например, сверточные нейронные сети на уровне символов и встраивание Fasttext. Я рекомендую ознакомиться с ними.
- Используйте предобученный продвинутый алгоритм и доработайте его, например, BERT и GPT. Эти алгоритмы уже обучены на миллионах корпусов и, возможно, “грязнее” вашего предварительно обработанного корпуса, и я верю, что они достаточно устойчивы для ваших задач.
Это мои предложения. Надеюсь, они помогут.
Ответ или решение
Как эффективно использовать коррекцию слов в документах перед кластеризацией
При работе с набором данных, содержащим множество документов длиной от 50 до 100 слов, задача очистки текста от орфографических ошибок является важным этапом анализа. Важно понимать, что исправление ошибок имеет свои сложности, и автоматические алгоритмы не всегда способны гарантировать 100% точность. Давайте рассмотрим возможные подходы и рекомендации по реализации коррекции орфографии перед кластеризацией документов.
1. Понимание ограничений алгоритма коррекции
Первое, что необходимо учесть — это ограничения вашего алгоритма. В существующих системах коррекции возможны ошибки, и автоматическая коррекция не всегда приведет к верным результатам. Поэтому целесообразно использовать следующие стратегии:
-
Порог вероятности: Установите минимальный порог уверенности (например, 75%) для коррекции ошибок. Только слова, для которых алгоритм предсказывает лицо с достаточной вероятностью, подлежат исправлению.
-
Самая высокая вероятность: Вы можете просто исправлять слова с самой высокой вероятностью, предполагая, что большинство из них будут корректными. Это может улучшить качество последующей кластеризации, даже если некоторые корректировки окажутся неверными.
2. Альтернативные методы коррекции
Вместо того чтобы полагаться исключительно на автоматический алгоритм, вы можете рассмотреть следующие подходы:
-
Вручную созданные сопоставления: Проанализируйте тексты, чтобы выявить регионы, где чаще всего встречаются опечатки, и создайте простую карту для исправлений. Хотя этот метод может потребовать значительных усилий и внимания к деталям, он может оказаться наиболее надежным.
-
Использование устойчивых NLP-моделей: Современные алгоритмы обработки естественного языка, такие как модели на основе CNN уровень символов или FastText, способны справляться с ошибками в написании и сохранять эффективность. Рассмотрите возможность использования этих моделей для управления и улучшения качества текстов.
-
Предобученные модели: Используйте предобученные модели, такие как BERT или GPT, которые ориентированы на более "грязные" корпуса и могут быть адаптированы для ваших нужд. Эти модели могут предоставить более глубокое понимание контекста, что позволяет смягчить влияние незначительных опечаток.
3. Итоговая коррекция и кластеризация
После того как вы применили указанные методы коррекции орфографии, вы можете приступить к кластеризации документов. Обратите внимание на следующие ключевые моменты:
-
Демонстрация результатов: После кластеризации стоит провести анализ, чтобы выяснить, действительно ли улучшилась сегментация текстов. Это поможет вам оценить и выбрать наиболее эффективные подходы для дальнейшей работы.
-
Перекрестная проверка: Используйте методы, такие как перекрестная проверка, чтобы проверить, насколько согласны результаты кластеризации с ожидаемыми или ранее известными метками классов.
Заключение
Коррекция орфографических ошибок – важный шаг на пути к более качественной кластеризации документов. Установление порога вероятности, применение современных моделей обработки текста и ручная коррекция могут значительно повысить качество ваших данных. Имейте в виду, что каждая ошибка может повлиять на конечные результаты, поэтому важно тщательно подходить к процессу исправления и анализа текстов. Используя эти рекомендации, вы улучшите результаты анализа и извлечение полезной информации из текста.