Вопрос или проблема
Я ищу фреймворк Python, который способен возвращать предложения, содержащие заданное слово/предложение, а также возвращать предложения, содержащие синонимы этого слова. Например, если я ищу “маленький дом” в текстовом файле, результат должен быть следующим:
- предложения, содержащие “маленький дом”, например, “Маленький домик расположен недалеко от озера …”
- предложения, содержащие синонимы, например, “И этот красивый крошечный домик можно арендовать всего за…”
Я слышал о Solr и Elasticsearch, и Elasticsearch является улучшенной версией Solr. Проблема в том, что для получения синонимов из Elasticsearch необходимо вручную прописывать каждый синоним для вашего запроса. Я ищу инструмент, который уже выполняет оба типа запросов.
Вы можете попробовать это. Не стесняйтесь задавать любые вопросы. Существует Python API, опубликованный здесь, а также несколько видео с подробным разбором. (fd: я разработчик)
.
Ответ или решение
Теория
Поиск по смыслу (семантический поиск) представляет собой адаптивную и интеллектуальную систему извлечения информации, которая основывается не только на ключевых словах, но и на учёте контекста и смысла слов. В отличие от традиционного поиска, семантический поиск способен находить информацию, которая не ограничивается точным совпадением с введёнными словами. Таким образом, он может идентифицировать предложения, содержащие синонимы или имеющие схожесть по смыслу с поисковым запросом. Это особенно важно в наше время, когда объёмы данных быстро растут, и необходимость в высококачественном извлечении информации становится критически важной для бизнеса и исследований.
Существует много подходов и инструментов для реализации семантического поиска. Некоторые из них, такие как Apache Solr и Elasticsearch, требуют ручной настройки синонимов и больше подходят для задач с чётко определённой терминологией. Однако для более гибких и масштабируемых решений можно использовать инструменты на базе AI и NLP, такие как BERT, spaCy, или gensim. Эти инструменты могут автоматически расширять запросы и предлагать контекстуально связанные результаты.
Пример
Рассмотрим следующий пример. Допустим, у вас имеется текстовый файл и вы хотите найти все предложения, содержащие фразу "small house", а также предложения, содержащие синонимы, такие как "tiny house", "little home" и так далее. Семантический поисковый движок на базе современных NLP технологий может помочь автоматически извлечь эти данные без необходимости вручную прописывать каждый возможный синоним.
В частности, модуль spaCy со своей моделью словарь может быть использован для семантического сопоставления. Он позволяет эффективно находить синонимы и схожие термины благодаря обученным на больших корпусах данных языковым моделям.
import spacy
# Загружаем модель
nlp = spacy.load('en_core_web_md')
def find_sentences_with_synonyms(text, query):
doc = nlp(text)
query_doc = nlp(query)
results = []
for sent in doc.sents:
for token in sent:
if token.has_vector and query_doc.similarity(nlp(token.text)) > 0.75:
results.append(sent.text)
break
return results
text = """"A small house is situated near the lake. And this beautiful tiny house can be
rent for only... There's also a little home nearby."""
query = "small house"
print(find_sentences_with_synonyms(text, query))Применение
В реальном мире подобные системы могут быть применены в различных сферах, от автоматизации обслуживания клиентов до научных исследований. В бизнесе это может способствовать улучшению обслуживания клиентов за счёт более точного понимания запросов и более быстрого поиска нужной информации в больших массивах данных.
Так, например, аналитики могут использовать семантический поиск для извлечения отзывов клиентов, даже если те используют различную лексику для описания одной и той же проблемы. Это позволяет сделать анализ более полным и глубинным.
В научной деятельности исследователи могут извлекать релевантные статьи и данные, даже если используются различная терминология и синонимы, что ускоряет процесс анализа литературы и поиска необходимых данных для экспериментов.
Таким образом, выбор и настройка соответствующего инструмента для семантического поиска в Python зависит от проекта и его специфики. Для проектов, требующих более глубокого анализа и автоматического сопоставления синонимов, предпочтением может быть использование библиотек, таких как spaCy или использование предобученных моделей на базе трансформеров, таких как BERT. Это обеспечивает гибкость и масштабируемость, соответствующую современным требованиям к интеллектуальным системам поиска.