Вопрос или проблема
В этой статье / обучающем материале по Keras производится стандартизация текста, то есть удаление HTML-элементов, пунктуации и т. д. из текстового набора данных, однако явна нехватка лемматизации или стемминга перед этапом векторизации.
У меня есть некоторый опыт в области глубокого обучения, но я совсем новичок в области обработки естественного языка, и я только что узнал (из другого обучающего материала на Udemy, который, кстати, использовал мешок слов), что использование стеммера или лемматизатора помогает сократить размер словаря и, следовательно, повысить производительность. Я немного озадачен отсутствием этого этапа в системе Keras.
Вот одно из моих предположений — может быть, это опущено, потому что модель нейросети способна справляться с большим размером словаря? Я не могу придумать никакой другой причины, почему это могло бы быть так.
Нет. Просто не поддерживается. Вам нужно использовать такие инструменты, как NLTK, для стемминга или лемматизации.
Я не могу говорить за Keras или TensorFlow, но это понятный дизайн: вы не можете выполнить стемминг или лемматизацию без знаний языка. Правила не являются универсальными и не могут автоматически переноситься с одного языка на другой. Поэтому лучше оставить это для конкретной библиотеки NLP, а не включать в универсальную библиотеку глубокого обучения, такую как TensorFlow.
Ответ или решение
Вопрос о том, почему модели Keras пропускают этапы стемминга или лемматизации, является весьма актуальным, особенно для новичков в области обработки естественного языка (NLP). В данном контексте стоит рассмотреть несколько важных аспектов, которые объяснят, почему эти этапы могут быть упущены в процессе создания и обучения нейронных сетей для классификации текста.
## Теория
Прежде всего, необходимо понять, что стемминг и лемматизация – это методы предобработки текста, направленные на уменьшение количества различных форм одного и того же слова, что может уменьшить размер словаря. Стемминг реализует этот процесс за счет удаления окончаний слов и получения их “основы”, что может приводить к созданию некорректных форм слова (например, “running” может быть преобразовано в “run”). Лемматизация, с другой стороны, использует знания о словоформах и лексеме, что делает её более точной, хотя и более ресурсоемкой.
Основной целью применения этих методов в традиционном машинном обучении является уменьшение сложности модели за счет уменьшения словаря, что может улучшить производительность и снизить вероятность переобучения.
## Пример
В традиционных подходах, таких как “мешок слов” (Bag of Words), использование стемминга и лемматизации было актуально, поскольку позволило сократить количество уникальных слов в тексте и тем самым упростить вычисления. Это важно для классов моделей, которые не способны самостоятельно “учиться” семантике или формациям языка, и необходимости в этих методах обусловлена ограничениями таких методов.
## Применение в Keras и нейронных сетях
Теперь, когда мы рассмотрели теоретическую основу, стоит понять, почему современные подходы, например, с использованием Keras, могут обходиться без стемминга и лемматизации.
### Мощные возможности нейронных сетей
Главной причиной пропуска данных шагов является высокая мощность нейронных сетей, особенно рекуррентных (RNN) и трансформеров (например, BERT), которые могут справляться с большим объемом данных и самостоятельно выводить зависимости и закономерности в тексте. Эти модели способны учиться контексту и семантике слов даже без предварительной обработки на уровне стемминга и лемматизации.
### Поддержка многозадачности
Нейронные сети имеют более высокую терпимость к большим и разнообразным данным. Поскольку задача обработки естественного языка подразумевает работу с контекстными представлениями слов, нейронные сети, такие как модели на базе attention (например, трансформеры), обладают встроенной способностью к многозадачной обработке, учитывая структуры предложений и сильно связанный контекст.
### Сложность предобработки
Процедуры стемминга и лемматизации, как отмечается, требуют знания специфики языка и могут неявно вносить “шум” в данные, особенно если произвольные правила стемминга применяются без учета контекста. Этот аспект также делает применение данных методов не универсальным для всех языков и требующим дополнительных ресурсов. Поэтому разработчики глубинных моделей могут предпочитать доверить обучение модели, минуя некоторые этапы предобработки.
### Инструментарий и специализация
Как верно указано, Keras и TensorFlow не предоставляют встроенные инструменты для стемминга или лемматизации, ввиду неопределенности и огромного разнообразия лингвистических особенностей разных языков. Это подразумевает, что специализированные вызовы таких операций полезнее осуществлять с использованием библиотек, ориентированных непосредственно на обработку текста (например, NLTK или SpaCy), которые дают возможность делать это более гибко и адаптивно.
В заключение, подход Keras и TensorFlow ориентирован на то, чтобы сосредоточиться на процессах, которые могут масштабироваться и давать хорошие результаты даже без классической предобработки. Тем не менее, это не исключает возможности интеграции других методов, если это необходимо для улучшения качества конкретной задачи.