Вопрос или проблема
У меня есть проблема, которую мне нужно решить. Она касается статей о футболе. Мне нужно определить, кто является главным героем в статье. У меня уже есть решение, которое я реализовал. Оно достаточно хорошее. Но мне нужно улучшить его, используя самые новые решения в области НЛП.
Текущее решение заключается в том, чтобы использовать разрешение кореференций для замены местоимений на их фактические кореференты. Затем выходная статья/текст передается в модель NER для извлечения сущностей. Затем я просто считаю количество для PER или ORG. После этого я выбираю сущность с максимальным количеством.
Есть еще идеи?
У вас есть пример статьи, где этот подход недостаточен? Как вы оцениваете разные подходы?
Если у вас есть несколько статей, где есть метки, кто является главным героем, вы можете сформулировать это как задачу супервизированного машинного обучения. Вам нужно будет правильно создать признаки для статей, например, вектор из K наиболее часто встречающихся кандидат-сущностей в каждой статье (каждая представленная вектором встраивания из какой-то предварительно обученной модели вместе с дополнительным измерением, которое включает количество сущности в статье, и, возможно, еще одно дополнительное измерение, которое количественно описывает где в статье эта сущность чаще всего упоминается). Тогда это может быть стандартная задача многоклассовой классификации с K классами (какая из K самых популярных сущностей является главным героем).
Ответ или решение
Для решения вашей задачи по определению главного героя статьи о футболе с использованием современных методов обработки естественного языка (NLP), вы уже разработали достойное решение, однако его можно улучшить с помощью различных подходов.
Предлагаемая методология
-
Улучшение разрешения сопоставлений (Coreference Resolution):
Ваш текущий подход использует разрешение сопоставлений для замены местоимений. Для улучшения этой части вы можете использовать более продвинутые модели разрешения сопоставлений, такие как Hugging Face’scorefereeилиNeuralCoref, которые обеспечивают более точные результаты. -
Усовершенствование NER (Named Entity Recognition):
Возможно, стоит рассмотреть использование более мощных моделей NER, таких какspaCyилиHugging Face Transformers, которые обучались на специальных корпусах с упором на спорт или футбол. Это может повысить точность извлечения имен и организаций, что важно для вашей задачи. -
Контекстуальные эмбеддинги для оценки значимости:
Вместо простой подсчёт частоты упоминаний сущностей, вы можете использовать контекстуальные эмбеддинги, такие как BERT или его производные (например, RoBERTa или DistilBERT). Это позволит вам учитывать семантическую значимость сущностей в контексте статьи. -
Фрейминг задачи как задачи классификации:
Как вы уже упомянули, можно организовать задачу как задачу классификации, где целевым классом является главный герой статьи. Для этого полезно выделить такие признаки, как:- Частота упоминания сущности.
- Позиция сущности в тексте (в начале, середине или конце статьи).
- Эмоциональный контекст (например, положительные или отрицательные упоминания) с использованием анализа настроений.
-
Улучшение данных для обучения:
Для того чтобы обучить модель, вам потребуется размеченный корпус статей, где главный герой уже обозначен. Вы можете использовать плюрализацию (например, когда несколько игроков упоминаются как возможные главные герои) для создания сложной модели. Labels могут включать такие категории, как «Главный игрок», «Второстепенный игрок», и так далее. -
Оценка различных подходов:
Различные подходы к модели можно оценивать с помощью метрик, таких как F1-score, точность (precision) и полнота (recall). Для этого создайте тестовый набор статей с известными главными героями и проведите оценку новых методологий на этом наборе.
Примерный план действий
- Примените улучшенные методы разрешения сопоставлений и извлечения сущностей.
- Извлеките эмбеддинги для главных кандидатов на роль главного героя и учтите их контекст.
- Создайте и обучите классификатор для автоматического определения главного героя на основе ваших новых признаков.
- Проводите регулярные оценки и улучшения модели.
Используя предложенные улучшения, вы сможете существенно повысить качество определения главного героя в статьях о футболе, что позволит вам более точно анализировать текстовую информацию.