Вопрос или проблема
Я собираюсь рассчитать точность подписи, сгенерированной путем сравнения ее с несколькими эталонными предложениями.
Например, подписи для одного видео следующие:
Эти подписи предназначены только для одного и того же видео. Однако эталонные предложения были разделены с учетом различных сегментов видео.
Эталонные предложения (R):
Мужчина идет, толкая свой велосипед.
Он пытается удержать равновесие, опираясь на столб.
Затем он падает на тротуар вместе со столбом и велосипедом.
Сгенерированная кандидатная подпись (C):
Человек пытается использовать столб, чтобы оттолкнуться от велосипедной поездки, но в итоге падает.
Я хочу рассчитать коэффициент сходства между каждой парой. То есть, (R1,C), (R2, C) и (R3, C)
Какой лучший метод?
Я пытался использовать TF-IDF, а затем косинусное сходство. Однако это только обеспечивало совпадение слов. Я хочу оценить лексическую и семантическую точность между этими предложениями, чтобы оценить, насколько точно было написано предложение C.
Вы можете ознакомиться с кодом, который я сделал до сих пор здесь
Я понимаю, что мне нужно токенизировать, сделать векторное представление слов, семантический анализ, а затем использовать некоторую метрику сходства, но не уверен? В каком порядке и какой алгоритм лучше всего подходит для чего?
Нет единственного лучшего решения, в основном это зависит от результатов эксперимента. Поэтому, возможно, вам стоит попробовать несколько различных подходов, чтобы выяснить, какой из них лучший. Но одним из общих способов (насколько я знаю) является использование векторного представления слов (добавление слоя встраивания или использование GloVe, BERT и т.д.), чтобы получить векторы слов, а затем конкатенация векторов слов в каждом предложении в представление предложения. Вы можете рассчитать сходство между представлениями предложений.
На самом деле я не тестировал это на практике :p, но я читал об этом в статьях. Поэтому этот подход предназначен только для справки.
Ответ или решение
Для оценки семантического сходства между сгенерированными подписями к видео и эталонными предложениями можно использовать несколько методов. Давайте рассмотрим пошагово подход к вычислению семантического сходства с примерами и рекомендациями.
Шаг 1: Предобработка данных
- Токенизация: Разделите предложения на отдельные слова (токены) с использованием методов предобработки текста, таких как стандартные библиотеки для NLP (например, NLTK или SpaCy).
- Удаление шумов: Удалите знаки препинания, стоп-слова и приведение к нижнему регистру для унификации текста.
Шаг 2: Векторизация слов
Для более глубокого анализа семантики используйте метод векторизации слов:
- Word Embeddings:
- GloVe: Глобальные векторные представления слов.
- Word2Vec: Модель, которая создает векторные представления слов на основе их контекста.
- FastText: Учитывает морфологические особенности слов.
- BERT: Модель, основанная на трансформерах, обеспечивает более высокую семантическую точность за счет контекстных представлений слов.
Выбор подхода зависит от требуемой точности и доступных вычислительных ресурсов.
Шаг 3: Получение векторного представления предложений
После векторизации слов вам нужно агрегировать векторы для каждой строки (предложения) в общее векторное представление. Вы можете использовать:
- Среднее значение векторов: Сложите векторы всех слов в предложении и разделите на их количество.
- TF-IDF вес: Умножьте векторы на соответствующие веса TF-IDF перед агрегированием для учета важности слов.
Шаг 4: Вычисление семантического сходства
Для определения сходства между векторными представлениями использованы несколько метрик:
-
Косинусное сходство: Измеряет угол между двумя векторами. Чем меньше угол, тем выше сходство:
[
\text{cosine_similarity}(A, B) = \frac{A \cdot B}{||A|| \cdot ||B||}
] -
Евклидово расстояние: Использует расстояние между точками в пространстве:
[
d(A, B) = ||A – B||
]
При этом меньшие значения означают большее сходство. -
Джарковское сходство: Чаще используется для определения сходства двух множеств.
Пример кода
Вот пример реализации на Python с использованием библиотеки Gensim для получения векторов и вычисления косинусного сходства:
import numpy as np
from gensim.models import KeyedVectors
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# Загрузка модели Word2Vec/GloVe
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('path_to_embedding_model', binary=True)
def sentence_to_vector(sentence):
words = sentence.split()
vector = np.mean([model[word] for word in words if word in model], axis=0)
return vector
# Эталонные предложения
R1 = "A man is walking along while pushing his bicycle."
R2 = "He tries to balance himself by taking support from a pole."
R3 = "Then he falls on the sidewalk along with the pole and the bicycle with him."
# Сгенерированная подпись
C = "A person is trying to use a pole to push off his bike ride but ends up falling down."
# Преобразование предложений в векторы
vector_R1 = sentence_to_vector(R1)
vector_R2 = sentence_to_vector(R2)
vector_R3 = sentence_to_vector(R3)
vector_C = sentence_to_vector(C)
# Вычисление сходства
similarity_R1_C = cosine_similarity([vector_R1], [vector_C])
similarity_R2_C = cosine_similarity([vector_R2], [vector_C])
similarity_R3_C = cosine_similarity([vector_R3], [vector_C])
print(f'Similarity R1 to C: {similarity_R1_C[0][0]}')
print(f'Similarity R2 to C: {similarity_R2_C[0][0]}')
print(f'Similarity R3 to C: {similarity_R3_C[0][0]}')Заключение
Выбор метода для вычисления семантического сходства между предложениями зависит от ваших требований к точности и сложности. Методы на основе векторизации слов, такие как GloVe и BERT, обеспечивают более глубокое понимание контекста и семантики, чем простые методы на основе TF-IDF.
Рекомендуется провести несколько экспериментов с различными методами, чтобы определить наилучшие подходы, а также оценить качество результатов в контексте вашей задачи. Не стесняйтесь экспериментировать и адаптировать методы в зависимости от потребностей вашего анализа.