Вопрос или проблема
Я использую набор данных вопросов и ответов. Моя нейронная сеть принимает вопрос и содержание статьи и выводит, с какого места начинается ответ (в виде целого числа). Как мне визуализировать мои данные, как их обработать и какие графики использовать?
Я рассматриваю:
Гистограмму частоты слов/н-грамм для вопросов. Другое для ответов.
Графики, отражающие частоту слов/н-грамм по выходным характеристикам.
Графики, отражающие частоты слов/н-грамм по значениям энтропии Шеннона.
На этой ноте, возможно, стоит использовать меньшую модель машинного обучения – такую как дерево решений – и построить график полученных вероятностей.
Какой график будет лучшим для моего проекта?
Я не эксперт, но давайте попробуем поразмышлять вместе. Каков ваш размер словаря?
Я думаю, что начинать с маленькой модели машинного обучения – хорошая идея, но я сомневаюсь, что дерево решений будет эффективно работать даже со средним размером словаря. Вам нужно будет огромное дерево для выполнения чего-либо. Поэтому я думаю, что стоит начать с предварительно обученных векторных представлений слов и использовать маленькую нейронную сеть для предсказания стартовой точки. Это помогает, потому что слова, близкие по значению, имеют похожие векторы, и дерево решений не сможет использовать такую информацию.
Ваши предложения по гистограммам не выглядят плохими, но у вас будет гистограмма шириной в ваш словарь, что, кажется, преодолевает цель визуализации… Если вы выбрали векторные представления слов, как насчет использования техники, такой как UMAP, для построения графиков вопросов и статей в 2D?
Ответ или решение
Визуализация данных является неотъемлемой частью любого проекта в области обработки естественного языка (NLP), особенно когда речь идет о задачах, связанных с вопросами и ответами. В вашем случае, когда нейронная сеть предсказывает начальную позицию ответа на основе вопроса и текста статьи, эффективные визуализации могут существенно помочь в понимании данных, модели и ее предсказаний.
1. Гистограммы частоты слов и N-грамм
Ваш первоначальный план использования гистограмм для визуализации частоты слов в вопросах и ответах оправдан. Это первый шаг для понимания распределения слов и наиболее часто используемых фраз:
-
Гистограмма частоты слов: помогает выявить, какие слова чаще всего используются в вопросах и ответах. Это может дать представление о типах вопросов, которые задают пользователи, и о языковых образцах, которые приводят к успеху в извлечении ответов.
-
Гистограмма для N-грамм: позволяет выявить паттерны в группах слов, что может быть особенно полезно, если ваш текст содержит определенные формулировки или термины, которые часто встречаются вместе. Это может углубить ваш анализ и помочь в формулировке более качественных вопросов.
2. Плотности распределения и тепловые карты
Следующий шаг — анализ, помимо простых частот. Вы можете построить плотности распределения для выявления закономерностей:
- Тепловые карты: Если у вас есть исторические данные о том, как часто различные слова или N-граммы приводят к успешному извлечению ответа, комбинация тепловых карт с вашими предсказаниями может показать, как различные термины и фразы соотносятся с предсказанными значениями.
3. Визуализация через низкоразмерные векторы
Использование предобученных векторных представлений слов, таких как Word2Vec или GloVe, может значительно помочь в анализе. Применение методов снижения размерности, таких как UMAP или t-SNE, позволит вам:
- 2D визуализации текстов: Разбейте свои вопросы и статьи на двумерной плоскости. Это позволит вам увидеть, как они сгруппированы, что позволит выделить кластеры вопросов или тем, на которые справляются лучше всего.
4. Простой машинный метод для анализа
Ваше предложение о использовании предложений с другими моделями, такими как решение дерева, также может быть обоснованным, хотя вы правы в том, что деревья решений быстро становятся громоздкими при использовании большого словаря:
- Вы можете визуализировать вероятность выхода модели путем построения графика, который покажет, как изменение определенных входных данных (например, количество встречаемых слов) влияет на предсказанную вероятность успешного извлечения ответа.
5. Измерение неопределенности
Метрики, такие как энтропия Шеннона, могут помочь вам оценить неопределенность ваших предсказаний. Вы можете построить график, который соотносит частоты слов с данными показателями:
- График зависимости частоты слова от энтропии: Это даст вам представление о том, насколько состоятельны и предсказуемы ваши ответы, основываясь на доступной информации.
Заключение
В вашем проекте по обработке естественного языка для извлечения ответов на вопросы множество методов визуализации могут сыграть ключевую роль в анализе данных и интерпретации модели. Используя комбинацию гистограмм для частоты слов, низкоразмерные представления, тепловые карты и визуализацию вероятностей, вы сможете получить ценную информацию, которая поможет в дальнейшем развитии вашего проекта. Следите за тем, чтобы ваши визуализации были интуитивными и легко читаемыми, чтобы обеспечить максимально эффективное представление данных.