Вопрос или проблема
Я хочу обучить fasttext на своей собственной корпусе. Однако у меня есть маленький вопрос перед продолжением. Нужно ли мне каждое предложение как отдельный элемент в корпусе, или я могу иметь много предложений как один элемент?
Например, у меня есть этот DataFrame:
text | summary
------------------------------------------------------------------
это первое предложение это второе предложение продолжение | одно два другое
другие похожие предложения некоторые другие | слово слово предложение
В основном, колонка text – это статья, поэтому в ней много предложений. Из-за предобработки у меня больше нет точки .. Так что вопрос в том, могу ли я сделать что-то подобное прямо или мне нужно разделить каждое предложение.
docs = df['text']
vectorizer = TfidfVectorizer()
vectorizer.fit_transform(docs)
В чем различия? Это правильный способ обучения fasttext на своем собственном корпусе?
Спасибо!
Это должно дать худшие результаты, если ваши ‘предложения’ на самом деле очень длинные документы, и лучшие результаты, если вы разделите ваши документы на блоки из k слов, где k не слишком велико – вам может не понадобиться даже восстанавливать утраченную пунктуацию.
Ответ или решение
Чтобы обучить FastText на своем собственном корпусе, важно понимать, как оптимально подготовить входные данные. Давайте подробно рассмотрим, как вы можете эффективно организовать свои данные для использования в FastText и адресуем вопросы, связанные с форматом текста.
Подготовка корпуса для обучения FastText
FastText требует текстовые данные для обучения в формате, где каждое сообщение является отдельным элементом. Основное внимание стоит уделить следующим моментам:
-
Формат ввода: В идеале каждый элемент вашего корпуса должен представлять одну единственную текстовую единицу. Это может быть как независимое предложение, так и более короткий абзац. В вашем случае, если весь текст в одном ряду представляет собой статью, это может негативно отразиться на качестве модели.
-
Разделение предложений: Хотя FastText способен функционировать с несколькими предложениями в одном входном элементе, рекомендуется разбивать длинные документы или статьи на более краткие и информативные фрагменты. Такой подход может помочь модели лучше выявлять взаимосвязи между словами и контекстами.
-
Работа с длинными текстами: Длинные документы обычно интерпретируются как менее контекстно насыщенные. Если длина "предложений" в вашем корпусе чрезмерна, это может негативно сказаться на точности модели. Вместо этого рассмотреть возможность разбивки на более короткие блоки (например, содержащие от 50 до 150 слов) будет более целесообразным.
Пример использования FastText
Если ваш набор данных представлен в виде DataFrame, вы можете выполнить разделение текстов следующим образом:
import pandas as pd
from gensim.models import FastText
# Загрузка данных
df = pd.DataFrame({
'text': [
'this is sentence one this is sentence two continue',
'other similar sentences some other'
]
})
# Разделение текстов на отдельные предложения
docs = df['text'].str.split().tolist() # Здесь разбиваем на слова для обучения
sentence_list = [sentence for sublist in docs for sentence in sublist]
# Обучение модели FastText
model = FastText(sentences=sentence_list, vector_size=100, window=3, min_count=1, sg=1)Использование TfidfVectorizer
Ваш пример с TfidfVectorizer использует технику для векторизации текстовых данных, которая может быть полезна для других задач, но она не является тем же самым, что и обучение моделей на основе Word embedding, таких как FastText. TfidfVectorizer чаще используется для классификации текстов или информационного поиска.
Заключение
В целом, для получения оптимальных результатов при обучении FastText на вашем собственном корпусе, рекомендуется разбивать данные на более короткие и единообразные фрагменты. Это поможет модели лучше понимать контекст и взаимосвязи между словами. Надеюсь, эта информация была полезной для вас, и вы сможете успешно обучить FastText с получениями достойного качества.