Вопрос или проблема
Для целей довольно большого проекта я провожу текстовый анализ некоторых документов. Мои шаги довольно стандартны:
- Приведение всего к нижнему регистру
- Токенизация
- Стоп-лист и стоп-слова
- Лемматизация
- Стемминг
- Некоторые другие шаги, такие как удаление символов.
Затем я подготавливаю мешок слов, создаю DTF и классифицирую на 3 класса с помощью SVM и Naive Bayes.
Но точность, которую я получаю, не очень высокая (50-60%). Я думаю, что это может быть из-за того, что после всех шагов в массиве слов все еще много неуместных слов, таких как имя и фамилия из документа. Какой подход в таком случае? Что можно сделать во время предобработки, чтобы классификаторы работали лучше с более высокой точностью?
Я думал о подготовке словаря, состоящего из всех релевантных слов для моей области, но это может быть слишком сложно и, безусловно, некоторые важные слова будут пропущены.
Любой совет, что можно сделать в этом случае?
Вопрос очень обширный, поэтому общий ответ: это зависит от специфики ваших данных и проблемы, которую вы пытаетесь решить. Основная идея заключается в том, чтобы проанализировать, что происходит:
- Действительно ли возможно решить проблему, учитывая данные? Смог бы эксперт-человек справиться лучше, чем с точностью в 50-60%, имея только информацию из данных? Если да, то на какие подсказки он бы опирался, и доступны ли эти потенциальные подсказки в виде признаков для алгоритма обучения?
- Соотношение между размером данных и размером признаков: если экземпляров недостаточно, алгоритму не на чем обобщать. Если признаков слишком много, алгоритм, вероятно, переобучается (то есть считает значительным то, что происходит случайно). И конечно, если признаков недостаточно, алгоритм не имеет необходимых указаний для точных предсказаний.
Обычно пробуют следующие вещи:
- удалять признаки (здесь слова), которые встречаются очень редко, так как они не могут помочь и могут вызывать переобучение.
- если проблема в том, что слова недостаточно информативны, пробуйте использовать биграммы или даже триграммы… но будьте осторожны, чтобы не переобучиться, количество признаков может сильно увеличиться.
- использовать веса (например, TFIDF), чтобы помочь алгоритму обучения сосредоточиться на релевантных признаках.
- в зависимости от задачи могут быть полезны более сложные методы: тематическое моделирование, техники дизамбигуации, синтаксис и пр.
.
Ответ или решение
Текстовый майнинг представляет собой мощный инструмент для анализа и извлечения информации из неструктурированных данных, таких как документы. Однако его успешное применение требует тщательной подготовки данных и выбора правильных методов обработки и классификации. Вопрос, поднятый в вашем описании проблемы, касается нескольких аспектов подготовки текста и классификации на основе алгоритмов обучения, таких как SVM и Наивный Баес. Позвольте подробно рассмотреть каждый из элементов процесса, а также предложить возможные улучшения, которые могут привести к более высокой точности.
Теория
-
Текстовая обработка и препроцессинг:
- Приведение к нижнему регистру: Это базовый шаг, который позволяет избежать проблем с различием регистров в тексте.
- Токенизация: Разбиение текста на отдельные слова (токены) является основой для дальнейшей аналитики.
- Стоп-слова: Исключение из анализа часто встречающихся, но неинформативных слов. Это помогает чистить данные и уменьшить размер словаря.
- Лемматизация и стемминг: Это процессы приведения слов к их базовым или корневым формам для снижения размерности исходных данных.
- Удаление символов: Избавляет текст от ненужных знаков препинания и специальных символов, которые не несут смысловой нагрузки.
-
Подготовка признаков и классификация:
- Мешок слов и DTF: Подход мешка слов предполагает представление текста в виде матрицы, где строки представляют документы, а столбцы — слова (или токены). Data Term Frequency (DTF) — это один из способов оценки веса каждого слова в документе.
- Классификация: Наивный Баес и алгоритмы опорных векторов (SVM) являются распространенными методами для задач текстовой классификации. Однако эффективность каждого из них сильно зависит от предобработки и качества данных.
Пример
Например, рассмотрим ситуацию, когда вы сталкиваетесь с большим объемом юридических документов. Здесь могут присутствовать имена и фамилии, которые, если не обработаны должным образом, могут внести шум и исказить результаты классификации. Это же утверждение справедливо и для других имён собственных и специфических терминов, характерных для узкоспециализированных областей.
Применение
Ваша основная задача — минимизировать количество нерелевантных слов, которые могут снижать точность модели, создавая "шумовые" факторы. Вот список рекомендаций, которые могут помочь улучшить качество вашей классификационной модели:
-
Исключение персональных данных:
- Создайте дополнительный набор стоп-слов, содержащих наиболее часто встречающиеся личные имена в текстах ваших документов. Это можно автоматизировать, используя Named Entity Recognition (NER) для обнаружения именованных сущностей и их более эффективного исключения из анализа.
-
Фонетическая фильтрация и нормализация словаря:
- Если область вашей работы связана с узкоспециализированной лексикой, стоит рассмотреть создание специализированного словаря или глоссария терминов. Фонетические алгоритмы, такие как Soundex и Metaphone, могут помочь выявить звучащие одинаково слова, уменьшив дублирование и увеличив качество нормализации.
-
Анализ и расширение признаков:
- Рассмотрите возможность использования биграмм или триграмм для захвата контекста. Это может помочь улучшить качество прогнозов, поскольку модели могут уловить не просто значение отдельного слова, но и его значения в сочетании с соседними словами.
- Используйте веса, такие как TF-IDF, чтобы придавать большее значение тем токенам, которые лучше раскрывают суть каждого конкретного документа в вашем корпусе данных.
-
Проверка качества модели и кросс-валидация:
- Проводите повторную проверку каждого изменения с использованием кросс-валидации, чтобы убедиться, что улучшения действительно повышают точность модели, а не вводят новые факторы случайности.
-
Анализ ошибок модели:
- Анализируйте ошибочные прогнозы и выявляйте структуры данных, которые привели к этим ошибкам. Это может дать ключевые подсказки о том, какие именно слова или последовательности слов вызывают неверные классификации.
-
Эксперименты с моделями и гипер-параметрами:
- Исследуйте и сравнивайте различные машиннообучающиеся модели, возможно более сложные архитектуры CNN или RNN подойдут вашей задаче лучше. Настройка гипер-параметров через сетку поиска (grid search) или байесовскую оптимизацию также может привести к улучшению результатов модели.
В конечном итоге, оптимизация процесса текстового майнинга и классификации — это итеративный процесс, который требует экспериментов и постоянного анализа данных. Удачное сочетание детальной предобработки и правильного выбора модели позволит существенно повысить точность ваших предсказаний.