Вопрос или проблема
У меня есть научная база данных с статьями и соавторами.
С помощью этой базы данных я обучаю модель word2vec на соавторах.
Цель использования здесь заключается в разрешении неоднозначностей авторов.
Мне интересно, можно ли улучшить мой подход или любые предложения будут очень полезны.
Вероятно, вам не нужно использовать word2vec для устранения неоднозначностей авторов. Эффективнее будет использовать регулярные выражения для разбора имен, а затем провести поиск в интернете.
Если вы все же хотите обучить word2vec для разрешения неоднозначностей авторов, было бы лучше встроить всю возможную информацию (например, авторов, название, журнал, аннотацию и т.д.).
Ответ или решение
Для задачи распознавания однозначности авторов в научных базах данных подход с использованием модели Word2Vec требует внимательного рассмотрения. Прежде всего, нужно отметить, что Word2Vec обычно используется для обработки текстов, таких как предложения или документы, а не для одной строки с именами авторов. Однако это не значит, что его нельзя адаптировать для вашей задачи.
Рекомендации по улучшению подхода:
-
Контекстное обогащение данных:
Вам следует рассмотреть возможность добавления контекстной информации к именам авторов. Вместо того чтобы обучать модель на одиночных именах, вы можете включить дополнительные данные, такие как названия статей, журналы, аннотации и другие сведения о публикациях. Это поможет модели лучше понять контекст, в котором авторы упоминаются. -
Предварительная обработка данных:
Произведите очистку и нормализацию имен авторов. Это может включать исправление опечаток, удаление дополнительных пробелов и унификацию форматов (например, «Иванов И.И.» и «И. И. Иванов» должны быть приведены к единому формату). -
Использование дополнительных методов машинного обучения:
Рассмотрите возможность применения других алгоритмов машинного обучения для задач, связанных с однозначностью. Алгоритмы, такие как Random Forest, SVM или даже нейронные сети, могут быть более подходящими для обработки структурированных данных по сравнению с Word2Vec. -
Векторное представление с учетом отношений:
Если у вас есть доступ к данным о соавторах, вы можете создать «окна» совместных публикаций, где имена авторов будут рассматриваться вместе с другими соавторами в одном контексте. Это создаст граф более сложных взаимосвязей между авторами. -
Гиперпараметры и архитектура:
При обучении модели Word2Vec экспериментируйте с гиперпараметрами, такими как размер векторов, размер окна, и количество эпох обучения. Эти параметры могут существенно повлиять на качество векторных представлений авторов. -
Валидация модели:
Важным шагом будет валидация модели на тестовой выборке. Возможно, вам стоит рассмотреть семантические расстояния между векторами авторов и использовать метрики, такие как косинусное сходство, чтобы оценить, насколько хорошо модель справляется с задачей однозначности.
Альтернативные методы:
Если вы ищете простые и эффективные решения, использование регулярных выражений для парсинга имен и проведения веб-поиска может быть более целесообразным. Это можно комбинировать с базами данных о публикациях и авторах, чтобы получить дополнительные сведения о каждом из них.
Заключение:
Использование Word2Vec для распознавания авторов возможно, но требует внимательного подхода к подготовке данных и выбору стратегии обучения. Наилучшие результаты могут быть достигнуты с помощью комбинирования различных техник и методов, а также с учетом контекста, в котором упоминаются авторы.