Вопрос или проблема
У меня есть предложения на естественном языке, как показано ниже:
Это черный стул. Он находится рядом со столом.
Каждая фраза, которая представляет объект, аннотирована идентификатором объекта. Например, в приведенном выше предложении у нас есть:
Это: 15, черный стул: 15, Он: 15, стол: 14
(где 14 и 15 — это идентификаторы объектов)
Я хотел бы научить модель предсказывать идентификатор объекта для каждой фразы, представляющей объект, в новом предложении. Насколько я понимаю, каждый обучающий пример будет состоять из следующей структуры:
Входные данные: предложение + объектная фраза
Выходные данные: идентификатор объекта (из 18 доступных идентификаторов)
Мне нужно будет повторить вышеуказанное для каждой объектной фразы в предложении.
Мой вопрос: Как мне подготовить обучающие данные для этой задачи? Как мне представить каждую объектную фразу (например: ‘черный стул’) и каждое предложение для обучения нейронной сети?
Инструменты обработки естественного языка, такие как spacy, удаляют стоп-слова и идентифицируют собственные имена и существительные. Они довольно хорошо распознают существительные, но не идеальны. Попробуйте образец ваших данных и посмотрите, насколько точными станут ваши проценты. Используйте среднюю модель.
Ответ или решение
Для подготовки обучающих данных для задачи машинного обучения в области обработки естественного языка (NLP), вам необходимо рассмотреть несколько ключевых этапов. Рассмотрим, как организовать данные для обучения модели, которая будет предсказывать идентификаторы объектов на основе фраз, представляющих эти объекты.
Этапы подготовки данных
-
Сбор данных и аннотирование:
Вам необходимо собирать данные, которые содержат натуральные языковые предложения и их аннотации, в которых каждое выражение объекта сопоставлено с уникальным идентификатором. В вашем случае предложения уже аннотированы. Например:- "This: 15, black chair: 15, It: 15, table: 14".
-
Структура обучающих примеров:
Каждый обучающий пример должен быть представлен в формате:- Входные данные: объединение предложения с фразой объекта.
- Выходные данные: идентификатор объекта.
Для вашего примера, если вы берете фразы "This" и "black chair" из предложения "This is a black chair. It is next to the table.", ваши обучающие примеры будут следующими:
- Входные данные: "This is a black chair. This" -> Выходные данные: 15
- Входные данные: "This is a black chair. black chair" -> Выходные данные: 15
- Входные данные: "This is a black chair. It" -> Выходные данные: 15
- Входные данные: "This is a black chair. table" -> Выходные данные: 14
-
Представление данных:
Для представления текста можно использовать различные методы:- Текстовые векторы: Используйте такие решения, как TF-IDF или Word2Vec, чтобы преобразовать текст в векторное представление.
- Токенизация: Tokenize (разбейте на токены) входные данные для подготовки данных для модели. Вы можете использовать такие библиотеки, как SpaCy или NLTK.
- Векторное представление объектов: Каждую фразу объекта также можно представить численно, либо в виде фиксированных векторов, либо с использованием предобученных эмбеддингов, таких как BERT или GloVe.
-
Обработка данных:
Убедитесь, что ваш набор данных сбалансирован, по возможности избегая переобучения на распространенных идентфикаторах. Если какой-либо объект представлен недостаточно, подумайте о способах увеличения данных (например, путем создания вариаций предложений или фраз объектов). -
Разделение данных:
После подготовки данных разделите их на обучающую, валидационную и тестовую выборки. Обычно используют соотношение 70% – 15% – 15% для тренировочных, валидационных и тестовых данных соответственно. -
Обучение модели:
Выберите архитектуру модели (например, LSTM, Transformer), которая хорошо подходит для задач NLP. Обучите модель на подготовленных данных, следя за тем, чтобы хорошо адаптировать гиперпараметры.
Заключение
Подготовка данных для обучения NLP модели – это важный этап, от которого зависит эффективность вашего проекта. Следуя вышеизложенным шагам, вы сможете создать качественный набор данных для обучения модели, способной точно предсказывать идентификаторы объектов в новых предложениях.
Не забывайте проводить тестирование модели на тестовых данных, чтобы убедиться в ее способности предсказывать идентификаторы объектов в новых и незнакомых предложениях.