Вопрос или проблема
Мои документы представляют собой всего лишь одно предложение, содержащее одну аннотацию. Предложения с одинаковой именованной сущностью, конечно, похожи, но не по контексту.
Примеры обучения NER (насколько мне известно) всегда имеют документы, последовательно связанные между собой, т.е. следующее предложение связано по контексту с предыдущим. Рассмотрим пример ниже. Первое предложение говорит об США, с аннотациями местоположения. Второе предложение говорит об организации, но все еще связано с предыдущим.
Соединенные Штаты Америки (LOC), обычно известные как Соединенные Штаты (U.S. или US).
Банк Америки (ORG) — это многонациональный инвестиционный банк.
Мой набор данных, например, может выглядеть так:
Соединенные Штаты Америки (LOC), обычно известные как Соединенные Штаты (U.S. или US) или Америка (LOC).
Нидерланды (LOC), неформально Голландия, — это страна в Западной Европе.
Питер (PER) работает в порту.
Предложения не связаны. Когда речь идет о bi-lstm, следует ли как-то разделить два предложения во время обучения? Чтобы он не думал, что аннотация текущего предложения связана с предыдущим?
Возьмите, например, набор данных, представленный в этом блокноте Kaggle. У него есть sentence_idx для разделения предложений по ID, но кроме этого это просто один громадный длинный список слов (с характеристиками). Что происходит, когда (bi)-lstm оказывается в совершенно другом контексте, где текущее предложение абсолютно не связано с предыдущим?
Обычно, я полагаю, это не проблема, потому что документы очень большие, но мои — это всего лишь одно предложение. Они не разделяют контекст, кроме того, что, например, предложения с аннотацией LOC, конечно, касаются местоположений, но не конкретного контекста.
Мне было очень сложно описать свою проблему, вопросы и правки для ясности очень приветствуются. Я считаю, что похожий вопрос: Как обучить NER LSTM на уровне отдельного предложения
Похоже, это делается с помощью гиперпараметра, называемого временными метками или длиной последовательности. Шаги/длина указывают, когда состояние ячейки сбрасывается. Это можно установить на длину предложения.
Просто нужно выяснить, может ли это быть переменной длины или предложения, возможно, следует дополнить?
Ответ или решение
Обучение NER с использованием LSTM на уровне одиночных предложений
Введение
Обработка естественного языка (NLP) и извлечение именованных сущностей (NER) становятся важными аспектами анализа текста. Одной из распространенных архитектур для выполнения NER является двунаправленная долгосрочная краткосрочная память (BiLSTM). Однако обучение NER на уровне одиночных предложений может вызвать ряд вопросов и проблем. Данная статья призвана решить вашу проблему, основываясь на спецификациях вашего набора данных и особенностях работы с BiLSTM.
Проблема
Вы сталкиваетесь с набором данных, в котором каждое предложение содержит одну аннотацию, но эти предложения не имеют контекстуальной связи друг с другом. Например, предложения могут обсуждать различные географические объекты или организации, однако они не взаимодействуют между собой. Это приводит к необходимости рассмотреть, как BiLSTM будет обрабатывать разрозненные предложения, особенно в ситуации, когда LSTM ячейки скорее всего будут иметь контекст из предыдущих предложений.
Стратегия разделения предложений
Ваша интуиция относительно необходимости разделения предложений во время обучения BiLSTM вполне оправдана. Одна из возможных стратегий заключается в изоляции каждого предложения, чтобы предотвратить некорректное связывание данных. Для этого можно использовать следующее:
-
Определение последовательных длины (timesteps):
- Параметр timesteps должен соответствовать длине отдельного предложения. Это обеспечит сброс состояния ячеек LSTM для каждого нового наблюдения, что предотвратит использование информации из предыдущих предложений.
-
Паддинг (Padding):
- Если ваши предложения имеют переменную длину, в таком случае рекомендуется использовать паддинг. Это позволит обеспечить однородность входных данных. Например, вы можете дополнить короткие предложения специальным токеном, чтобы они соответствовали максимальной длине.
-
Форматирование входных данных:
- Структурируйте ваши данные таким образом, чтобы каждое предложение имело соответствующее метрик (например,
sentence_idx), что позволит вашей модели понимать, что каждое предложение изолировано.
- Структурируйте ваши данные таким образом, чтобы каждое предложение имело соответствующее метрик (например,
Модель и реализация
Теперь, когда мы установили основы, давайте перейдем к реализации модели.
-
Подготовка данных:
- Вам необходимо преобразовать текстовые данные в последовательности векторов (например, с использованием токенизации и векторизации слов).
- Для каждого предложения создайте последовательность с метками, соответствующими типам сущностей (LOC, ORG, PER).
-
Создание модели BiLSTM:
- Используйте подход, в котором каждый вход представляет собой последовательность токенов одного предложения.
- Добавьте в модель LSTM слои с подходящим числом нейронов и функцией активации (рекомендуется tanh).
-
Обучение модели:
- Обучайтесь на вашем наборе данных, используя Cross Entropy Loss и Adam Optimizer.
- Ваша модель ни в коем случае не должна связывать разные предложения, поскольку каждое из них будет обрабатываться независимо.
Результаты и оценка
После обучения вашей модели вам потребуется оценить её производительность с использованием подходящих метрик (Precision, Recall, F1-Score). Убедитесь в том, что каждая сущность распознается должным образом и вы получите глубокое понимание результатов.
Заключение
Обучение NER модели с использованием LSTM на уровне одиночных предложений требует внимательного подхода к структуре данных и их обработке. С учетом всех предложенных рекомендаций ваша модель сможет эффективно работать с разрозненными предложениями и обеспечивать корректное извлечение именованных сущностей. Применяйте методические подходы и экспериментируйте с гиперпараметрами, чтобы достичь наилучших результатов.