Вопрос или проблема
Я новичок в обработке естественного языка, и моя цель — найти способ оценивать предложения на основе их эмоционального напряжения. Более конкретно, я хотел бы знать, в какой степени предложение передает желание, ненависть или страх. Я изучил некоторые исследования по анализу настроений, но не увидел каких-либо релевантных результатов. Большинство из них касаются негативности или позитивности предложения.
Рассмотрите вопрос многолейбловой классификации: вместо бинарного настроения ваш набор данных будет иметь уровень/степень/вероятность для каждой эмоциональной метки любого желаемого размера измерения.
В контексте нейронных сетей это просто вопрос замены softmax на sigmoid в слое потерь.
Если получить такой большой набор данных с желаемыми размеченными метками сложно или невозможно, одной из идей может быть использование моделей, обученных на любых доступных наборах данных по анализу настроений (существуют даже некоторые мультиразмерные), и применение дополнительных (полу)неконтролируемых методов обучения для извлечения того, что вам нужно.
.
Ответ или решение
Конечно, ваша задача – оценка эмоциональной напряженности в предложениях – представляет собой интересный вызов в области обработки естественного языка (NLP). Основной целью является измерение степени, в которой предложение передает эмоции желания, ненависти или страха. Как вы правильно заметили, стандартный анализ настроений чаще сосредоточен на выявлении полярности, то есть позитивности или негативности, поэтому подходы к вашей задаче могут несколько отличаться.
Понимание задачи
Ваша проблема заключается в создании многомаркерной классификации, поскольку каждое предложение может демонстрировать не одну, а сразу несколько эмоций с различной степенью выраженности. Это отличается от традиционного бинарного анализа настроений и потребует более глубокого понимания эмоциональных оттенков.
Выбор архитектуры модели
Для решения задачи вы можете использовать модифицированные нейросетевые модели. Одним из ключевых моментов является изменение функции активации в последнем слое нейронной сети. Вместо использования функции softmax, которая подходит для взаимно исключающих классов, выберите функцию sigmoid. Это позволит модели предсказывать вероятности для нескольких меток одновременно, что идеально подходит для многомаркерной задачи.
Сбор и обработка данных
Поиск подходящего набора данных с меткой для каждой эмоции может быть сложной задачей. Если получение такого набора данных затруднено, рассмотрите следующие подходы:
-
Семисупервайзед или безнадзорная дообучение: Используйте уже существующие модели, обученные на наборах данных анализа настроений, а затем примените методы дообучения на неразмеченных данных. Это может быть реализовано с помощью таких технологий как Transfer Learning.
-
Создание собвсенного корпуса: Если у вас есть доступ к группе экспертов, вы могли бы вручную маркировать небольшой корпус предложений и затем использовать его для дообучения.
Инструменты и ресурсы
Для реализации вышеуказанных методов рекомендуется использовать следующие инструменты:
- NLTK и SpaCy: Библиотеки для предварительной обработки текстов.
- TensorFlow и PyTorch: Популярные глубокие нейронные сети фреймворки для обучения моделей.
- Hugging Face Transformers: Для использования предобученных моделей и быстрого прототипирования.
Выводы
Ваша задача остается актуальной и значимой в контексте создания искусственного интеллекта, способного лучше понимать человеческие эмоции. Используя многомаркерную классификацию и надлежащие методы дообучения, возможно достичь значительных успехов в анализе эмоциональной напряженности текста. Обратите внимание на важность экспериментов и тестирования различных подходов, чтобы найти наиболее эффективное решение.
Настоятельно рекомендуется постоянно следить за научными публикациями в области NLP, чтобы оставаться в курсе новейших разработок и теоретических улучшений. Оптимизация вашей работы с использованием методов, описанных выше, обеспечит более точные результаты в оценке эмоциональных оттенков предложений.