Вопрос или проблема
У меня есть набор данных, полученный из НЛП для технических документов.
Мой набор данных содержит 60 000 записей.
В наборе данных имеется 30 000 признаков.
Значение – это количество повторений, сколько раз слово/признак появлялось.
Вот пример набора данных:
RowID Microsoft Internet PCI Laptop Google AWS iPhone Chrome
1 8 2 0 0 5 1 0 0
2 0 1 0 1 1 4 1 0
3 0 0 0 7 1 0 5 0
4 1 0 0 1 6 7 5 0
5 5 1 0 0 5 0 3 1
6 1 5 0 8 0 1 0 0
-------------------------------------------------------------------------
Всего 9 470 821 5 107 4 605 719 25 8
Количество
Есть некоторые слова, которые появились менее 10 раз во всем наборе данных.
Техника заключается в том, чтобы выбрать только слова/признаки, которые появились в наборе данных более определенного количества раз (например, 100).
Как называется эта техника? Та, которая использует только признаки, которые в сумме появились больше определенного числа.
Я могу не знать об этом, но не думаю, что существует термин для этой техники. Я бы назвал это “[фильтрация слов на основе] минимальной частоты [порога]” или что-то подобное.
Это чрезвычайно распространено, на самом деле я склонен думать, что не делать этого – ошибка, если нет веской причины. Логика заключается в том, что редкие слова могут вызывать переобучение, так как их связь с определенной меткой обычно обусловлена случайностью.
Примечание: я часто упоминаю этот момент, например, здесь, здесь, там…
Ответ или решение
Вопрос о методах отбора признаков в обработке естественного языка (NLP) действительно актуален, особенно когда речь идет о больших наборах данных, таких как ваш.
В вашем случае вы сталкиваетесь с ситуацией, когда у вас есть 60,000 записей и 30,000 признаков, представляющих количество появлений определенных слов в тексте. Учитывая, что некоторые слова появляются менее 10 раз на весь набор данных, вы рассматриваете отбор слов, которые появляются более определенного порога — в вашем примере 100.
Техника, которую вы описываете, обычно называют отбором признаков по порогу минимальной частоты (или фильтрация по частоте слов). Важно подчеркнуть, что это широко распространенная практика в NLP.
Преимущества метода
-
Снижение риска переобучения: Слова, которые появляются очень редко, часто не несут значительной информации и могут привести к переобучению модели, поскольку их связываемость с метками (например, темами) может быть случайной.
-
Упрощение модели: Удаление редких признаков уменьшает размерность данных, что может привести к более быстрой обработке и повышению производительности модели.
-
Улучшение интерпретируемости: Меньшее количество признаков упрощает анализ и интерпретацию результатов, так как внимание сосредоточено на более значительных и частых элементах.
Как реализовать этот метод
Чтобы применить фильтрацию по частоте слов в вашем наборе данных, вы можете использовать библиотеки, такие как pandas в Python. Простой пример:
import pandas as pd
# Предположим, ваш датафрейм называется df
df = pd.DataFrame({...}) # Загрузите ваши данные
# Количество появлений каждого признака
frequency = df.iloc[:, 1:].sum()
# Отбор признаков, которые появились более 100 раз
selected_features = frequency[frequency > 100].index
# Создайте новый датафрейм с отобранными признаками
df_filtered = df[selected_features]Таким образом, используя данный метод, вы сможете качественно отобрать важные слова для вашей модели, снижая вероятность переобучения и улучшая общую производительность.
Не забывайте, что хотя данный метод является стандартной практикой, важно сочетать его с другими методами отбора признаков и анализа данных для достижения наилучших результатов.