Вопрос или проблема
Я новичок в этой области и довольно долго искал решения, только чтобы наткнуться на множество различных возможных подходов, но ничего конкретного.
Если у меня есть список слов, скажем: email_addr, email, email_address, address или более разные first, first_name, firstName, christianName, christian_name, name. Какой будет самый подходящий способ классифицировать каждый из этих списков к одному слову, такому как email или givenName соответственно?
Я видел несколько статей, предлагающих: алгоритм Левенштейна, нечеткое сопоставление, алгоритм различий, машины векторной поддержки, и я не думаю, что какой-либо из них полностью удовлетворяет требованиям, если я не упускаю что-то.
Буду признателен за любые ссылки или направления для исследования.
По сути, цель состоит в том, чтобы классифицировать все названия столбцов в наборе данных, чтобы я мог сопоставить их с методом для каждого типа столбца для генерации тестовых данных.
Некоторые идеи:
- “Сгруппируйте” слова в едином списке, чтобы найти “ближайшие” совпадения. Это может быть полезно, поскольку в
email_addr,email,email_address,addressсловоaddressможет рассматриваться как “выброс”. Вы можете использовать пропаганду сродства для кластеризации слов, если это необходимо. Однако я думаю, что этот шаг нужен только в случае, если в словах есть много “вариаций”. - Как только у вас будет приемлемый список слов, таких как
email_addr,email,email_address, вы можете применить попарное расстояние Левенштейна к каждой паре слов и выбрать $n$ “ближайших” совпадений (“пар”). С тремя словами (как выше), сохранение двух ближайших совпадений вероятно даст:email_addr,email_address. - Сохраняйте как “истину” общие части из $n$ лучших совпадений, которые могут быть
email_addrили простоemailв этом случае.
У меня есть похожая проблема в данный момент и я был бы признателен за любые советы из вашего опыта.
Ответ или решение
Для обработки семантической близости слов и их категоризации в одну запись, которая могла бы затем применяться, например, для генерации макетных данных, предлагаю следующий подход, который объединяет несколько методов:
1. Подготовка данных
Начнем с очистки и нормализации вашего списка слов. Вы можете использовать методы, такие как преобразование в нижний регистр, удаление специальных символов и дублирующихся записей.
2. Кластеризация слов
Кластеризация может помочь вам сгруппировать схожие слова. Один из подходов — использовать алгоритмы кластеризации, такие как Affinity Propagation или K-Means. Сначала создайте матрицу расстояний, используя один из методов измерения близости, например, расстояние Левенштейна или косинусное сходство. В данном этапе будет полезно визуализировать кластеры при помощи методов проверки, таких как визуализация t-SNE или PCA.
3. Вычисление расстояния между словами
Для получения семантической близости между словами вы можете воспользоваться следующим шагом:
-
Примените расстояние Левенштейна (или другой алгоритм) для вычисления парного сходства. С помощью пакета Python, например,
distance, вы можете получить расстояние Левенштейна между всеми парами слов в кластере. -
После вычисления расстояний, выберите верхние
nсамых близких слов и рассмотрите их для дальнейшего анализа.
4. Определение представительного слова
Учитывая, что для каждого кластера вы получите набор близких слов, следующим этапом будет определение представительного слова. Можно использовать несколько подходов:
- Используйте наиболее короткое слово(или ваше правило, например, наиболее частотное слово в кластере).
- Определите "общее" представление на основе общих подстрок, сравнивая все близкие слова, чтобы выделить наибольшее количество совпадений.
5. Автоматизация процесса
Для автоматизации процесса категоризации столбцов ваших данных, вы можете построить систему на базе вашего алгоритма. Например, создайте словарь, связывающий ваши категории с соответствующими представителями. Для каждого нового слова, которое нужно классифицировать, вы будете просто вычислять его сходство с представителями категорий и выбирать ту, которая ближе всего.
6. Постоянное улучшение и обучение
Если вы собираетесь работать с большими объемами данных, рассмотрите возможность использования методов машинного обучения. В этом случае вы можете создать модель классификации, которая будет обучаться на основе размеченного подмножества данных. Для этого подходит использование алгоритмов, таких как древовидные модели решений или методы на основе нейронных сетей. Вам понадобятся размеченные данные, чтобы обучить модель, что может потребовать дополнительных усилий.
Рекомендации по ресурсам
- Пакеты на Python:
scikit-learn(для кластеризации и классификации),fuzzywuzzy(для нечеткого сравнения строк),numpyиpandas(для обработки данных). - Документация по расстоянию Левенштейна.
- Книги и курсы по машинному обучению могут дать вам хорошую основу, чтобы продолжить углубляться в методы, которые были упомянуты.
Эта методология поможет вам эффективно обрабатывать и классифицировать данные, обеспечивая качественный выходной результат для генерации макетных данных.