Вопрос или проблема
Я начинающий в машинном обучении. Мой проект заключается в создании поисковой системы на основе ИИ, которая показывает связанные статьи, когда мы ищем на сайте. Для этого я решил обучить свое собственное встраивание.
Я нашел два метода для этого:
- Один из них – обучить сеть, чтобы находить следующее слово (т.е. входные данные=[быстрый, быстрый коричневый, быстрый коричневый лис] и выходные данные=[коричневый, лис, ленивый])
- Другой метод – обучать с помощью ближайших слов (т.е. [коричневый, лис], [коричневый, быстрый], [коричневый, быстрый]).
Какой метод мне следует использовать, и после обучения как я должен преобразовать предложение в один вектор для применения косинусного сходства, чтобы предложение “быстрый коричневый лис” вернуло 4 вектора, как я должен преобразовать это, чтобы подать на косинусное сходство (которое принимает только один вектор) с другим предложением.
Я считаю ваш вопрос немного запутанным, поэтому отвечу следующим образом:
- Обучите свои собственные встраивания слов: Существует множество реализаций, gensim – одна из них.
- Найдите связанные статьи: На этом этапе, не будучи экспертом, я бы предложил провести исследование по моделированию тем. Также есть много библиотек, которые вы можете использовать.
- Встраивания слов в встраивания предложений: Этот процесс не так прост, семантика меняется просто при добавлении слов вместе. Вы можете использовать расстояние перемещения слов или множество других, которые обучаются в контролируемом режиме встраивания предложений или неконтролируемые.
Ответ или решение
Как обучить собственные векторные представления Word2Vec для поиска связанных статей
Проект по созданию AI-ориентированной поисковой системы для отображения связанных статей — это интересная и амбициозная задача. Для достижения поставленной цели важным этапом является обучение собственных векторных представлений слов с использованием алгоритма Word2Vec. Давайте рассмотрим, как это сделать поэтапно, учитывая предложенные вами методы.
1. Выбор метода обучения Word2Vec
Вы упомянули два метода обучения векторных представлений:
- Первый метод – обучение по следующему слову (Skip-gram модель).
- Второй метод – обучение на основе ближайших слов (CBOW модель).
Рекомендация: Для ваших целей можно использовать оба метода, однако наиболее распространённым для получения качественных векторных представлений является метод Skip-gram. Он лучше справляется с малыми выборками и извлекает более глубокие семантические связи между словами. Метод CBOW, хотя и быстр, может не обеспечивать необходимую точность при работе с большими объемами данных.
2. Обучение модели Word2Vec
Для обучения векторных представлений вам понадобится библиотека Gensim, которая предоставляет простой в использовании интерфейс для модели Word2Vec. Вот пример процесса обучения:
from gensim.models import Word2Vec
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
# Загружаем ваши текстовые данные (например, статьи)
corpus = [...] # ваш список статей
# Токенизируем текст
tokenized_corpus = [word_tokenize(article.lower()) for article in corpus]
# Обучение модели
model = Word2Vec(sentences=tokenized_corpus, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
# Сохранение модели
model.save("word2vec.model")3. Преобразование предложений в векторы для вычисления косинусного сходства
После обучения модели вам необходимо преобразовать предложения в векторы для дальнейшего использования косинусного сходства. Один из способов сделать это — усреднить векторы всех слов в предложении:
import numpy as np
def sentence_vector(sentence):
words = word_tokenize(sentence.lower())
word_vectors = [model.wv[word] for word in words if word in model.wv]
return np.mean(word_vectors, axis=0) if word_vectors else np.zeros(model.vector_size)
# Пример использования
sentence1 = "the quick brown fox"
sentence2 = "a lazy dog"
vector1 = sentence_vector(sentence1)
vector2 = sentence_vector(sentence2)
# Вычисление косинусного сходства
cosine_similarity = np.dot(vector1, vector2) / (np.linalg.norm(vector1) * np.linalg.norm(vector2))4. Поиск связанных статей
Чтобы находить связанные статьи, вам нужно будет:
- Преобразовать каждую статью в вектор с помощью функции
sentence_vector. - Вычислить косинусное сходство векторов представления искомой статьи и векторов всех остальных статей.
- Отсортировать статьи по убыванию сходства и отобразить наиболее релевантные.
Заключение
Обучение собственных векторных представлений Word2Vec является мощным инструментом для ваших целей. Используя метод Skip-gram и усредняя векторы слов в предложениях, вы сможете успешно находить связанные статьи и улучшать качество поиска на вашем сайте. Не забывайте, что исследование в области обработки естественного языка развивается, и полезно оставаться в курсе новых методов и технологий.