Вопрос или проблема
Для неконтролируемой кластеризации текста ключевым моментом является начальноеembedding для текста.
Если мы хотим использовать deepcluster для текста, проблема для текста заключается в том, как получить начальноеembedding из глубокой модели.
BERT не может получить хорошее начальноеembedding.
Если мы не используем глубокую модель, есть ли лучший способ получитьembedding, чем glove wordvec?
В общем, комбинирование векторных представлений слов в одном предложении/документе не работает крайне хорошо, хотя среднееembedding использовалось в fastText и объединении в этой статье.
Вы также можете использовать автоэнкодеры, чтобы попытаться предсказать распределение слов, подобно подходу мешка слов, как здесь.
Ответ или решение
Для решения задачи инициализации векторных представлений предложений для независимо обучаемой кластеризации текста, можно рассмотреть использование методов, превосходящих GloVe. Поскольку GloVe, хоть и является надежным инструментом для получения векторных представлений слов, имеет свои ограничения, особенно когда дело доходит до захвата контекста на уровне предложений или документов, нам нужно исследовать альтернативные подходы.
1. Использование FastText
Несмотря на то что вы упомянули FastText, стоит подчеркнуть его преимущества по сравнению с GloVe. FastText обрабатывает слова как совокупность подслов, что дает ему возможность лучше захватывать морфологические особенности. В результате этот метод может создавать более информативные векторы, особенно для редких слов и неологизмов. Вы можете использовать усреднение векторов слов, но стоит рассмотреть и другие техники агрегации, такие как максимальное или взвешенное среднее по векторным представлениям слов.
2. Трансформеры и Sentence Transformers
Несмотря на ваш комментарий о BERT, стоит обратить внимание на более специализированные версии трансформеров, такие как Sentence-BERT. Этот метод оптимизирован для генерации векторных представлений предложений, обеспечивая более высокую качество для задач семантического поиска и кластеризации. Sentence-BERT применяет механизм, схожий с Siamese Networks, что позволяет получить компактные embeddings, которые могут хорошо работать в качестве инициализации для кластеризации.
3. Автоэнкодеры
Использование автоэнкодеров является еще одним подходом, который вы упомянули. Вы можете обучить нейронную сеть, воспринимающую текстовые данные, чтобы она воссоздавала входные данные, при этом на выходе получится низкоразмерное векторное представление. Подход, основанный на bag-of-words, позволяет автоэнкодеру захватывать распределение слов внутри текстов, что может обеспечить более качественные инициализация embeddings по сравнению с простыми усреднениями.
4. Классификация через контекстуальные векторы
Еще один метод – это использование контекстуальных векторов, полученных с помощью глобальных языковых моделей, таких как ELMo или GPT-3. Эти модели предлагают возможность генерировать векторы на основе контекста, что повышает уровень информации, содержащейся в представлениях. В дополнение к этому, использование такого подхода, как CLIP, может улучшить векторы, комбинируя информацию из различных модальностей, включая текст и изображения.
5. Улучшение с помощью доменных адаптаций
Использование transfer learning и адаптации ветви модели к вашему специфическому домену может значительно улучшить качество инициализации векторов текста. Эта процедура позволяет последовательно обрабатывать специфические для домена данные, что, в свою очередь, улучшает качество получаемых векторов.
Заключение
Для получения качественных представлений предложений для неуправляемой кластеризации текста стоит рассмотреть комбинацию методов и стратегий, упомянутых выше. Каждый из них имеет свои уникальные преимущества и может значительно помочь в улучшении качества инициализации по сравнению с GloVe. Не забывайте проводить эксперименты с различными методами агрегации векторов и настраивать параметры вашей модели в зависимости от специфики ваших данных.
Понимая комплексность этой задачи, я надеюсь, что указанные подходы предложат вам идеи, которые помогут добиться лучших результатов в вашей работе.