Вопрос или проблема
У меня есть большой корпус документов (веб-страниц), собранных с различных сайтов, каждый из которых содержит от 10k до 30k символов. Я обрабатываю их, чтобы извлечь как можно больше релевантного текста, но они никогда не бывают идеальными.
Сейчас я создаю документ для каждой страницы, обрабатываю его с помощью TFIDF, а затем создаю плотный вектор признаков с использованием UMAP.
Моя конечная цель — по-настоящему выделить различия в статьях для анализа схожести, кластеризации и классификации. Тем не менее на этом этапе моя цель — сгенерировать максимально качественные встраиваемые представления.
Какой метод лучше всего подходит для создания встраиваемых представлений документов для данного типа данных?
Также возможно ли (если да, то как) встраивать различные части страницы: заголовок, описание, теги отдельно, а затем, возможно, объединить это в окончательный вектор?
Doc2vec и подобные алгоритмы являются полезными методами для создания встраиваемых представлений документов.
Следует попытаться включить как можно больше данных и метаданных.
Размер документов не имеет большого значения, потому что они будут проецироваться в фиксированное размерное пространство встраиваний.
Что касается шума, его эффект будет специфичен для задачи. Если вы проводите анализ схожести и кластеризацию, вы можете использовать приблизительные методы, которые устойчивы к шуму.
Трансформерные модели, такие как BERT, DistilBert, могут использоваться для захвата встраиваемых представлений документов.
Трансформерные модели могут более точно захватывать контекст по сравнению с другими моделями.
Ответ или решение
Теоретическая часть
Когда речь идет о создании векторных представлений для больших и шумных документов, необходимо выбрать средство, обеспечивающее точное и эффективное выделение информации из текста. Основная цель — разработать такие представления, которые могут быть использованы для анализа схожести, кластеризации и классификации.
Теория создания векторных представлений документов
TF-IDF и UMAP: Традиционно TF-IDF используется для оценки значимости термов в документе. Это позволяет создать разреженные вектора, которые далее можно преобразовать в плотные вектора с помощью UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection). Однако, TF-IDF не учитывает контекст слов, что может быть недостатком для задач, где семантика и контекст играют важную роль.
Doc2Vec: Эта модель представляет собой расширение Word2Vec, которая обучает векторные представления для целых документов. Она учитывает порядок слов и может одновременно обучать векторы слов и документов, что делает её полезной для задач определения семантической схожести.
Трансформеры (e.g., BERT, DistilBERT): Трансформерные модели используют механизм самовнимания (self-attention), что позволяет корректно улавливать контексты слов в предложениях. Это мощные инструменты для создания эмбеддингов, так как они способны обрабатывать большие объемы текста и захватывать более тонкие семантические различия.
Пример применения
Предположим, имеется крупный набор текстов, полученных из различных веб-страниц, каждая из которых содержит от 10 000 до 30 000 символов. Задача заключается в том, чтобы извлечь и закодировать тексты в виде плотных векторов для последующего анализа.
Шаг 1: Предобработка текста. На этом этапе важно применить техники очистки текста: удаление HTML-тегов, стоп-слов, нормализация текста, лемматизация. Данные процедуры помогут снизить уровень шума.
Шаг 2: Использование моделей Doc2Vec или трансформеров. Обучение происходит на обширной библиотеке документов, в результате чего для каждого документа образуются специфические устойчивые векторные представления, отражающие его уникальные черты и контекстную значимость.
Шаг 3: Интеграция метаданных. Выделение и отдельное кодирование таких частей, как заголовок, описание и теги, поможет создать более богатые в представлении документы. Эти части можно закодировать отдельно, а затем объединить вместе, используя техники, например, конкатенации или пуллинга.
Применение на практике
Создание эмбеддингов с трансформерами: Чтобы воспользоваться преимуществами трансформеров, таких как BERT, необходимо предварительно обработать текст до формата входных данных для модели. Это включает деление текста на токены, добавление специальных токенов [CLS] (для общего представления о документе) и [SEP] (для разделения предложений).
Сбор и объединение эмбеддингов: Можно использовать различные стратегии для объединения эмбеддингов, полученных из разных частей документа. Например, весовая суммирование или использование методов двухэтапного обучения, где на втором этапе последовательности отдельных эмбеддингов объединяются в один, выполняются любой кластеризацией или классификацией на базе другого алгоритма (например, XGBoost или SVM).
Проблемы и решения: При создании эмбеддингов больших текстов часто важно помнить о временных и вычислительных ресурсах. Здесь поможет сокращение текста до его важнейших компонентов, например, используя специальные алгоритмы для извлечения ключевых фраз или предложений.
Заключение
В итоге, выбор наилучшего метода создания эмбеддингов зависит от специфики задачи и особенностей данных. Для больших и шумных документов лучшие результаты, как правило, можно получить, комбинируя мощь трансформеров с глубокой предобработкой и аналитикой каждой части текста, включая метаданные. Тщательно продуманный и реалистичный подход на каждом этапе обеспечит создание качественных, устойчивых векторных представлений для последующей работы с текстами.