Вопрос или проблема
Ищете способ ранжирования десятков и сотен именованных сущностей, присутствующих в любом документе, по их важности/релевантности в контексте.
Есть какие-нибудь мысли?
Заранее спасибо!
Простой способ – использовать TF-IDF (частота термина – обратная частота документа). Это может помочь вам определить, насколько термины выделяются в документе (сравнивая с вашим полным корпусом) и использовать это для ранжирования ваших сущностей.
TfidfVectorizer из scikit-learn
Просто имейте в виду, что TfidfVectorizer работает на уровне слова. Поэтому потребуется некоторая обработка, если ваши сущности могут состоять из нескольких слов.
В качестве альтернативы вы можете использовать модель, которая позволяет вам создавать тепловую карту слов. Затем вы можете использовать эту тепловую карту, чтобы искать ваши именованные сущности на ней. Эта статья, A Structured Self-Attentive Sentence Embedding, может дать вам некоторые идеи.
Просто ранжирование по частоте появления – это просто. Вы можете просто посчитать сущности в документе целиком. Что касается ранжирования по важности, то метрика важности должна быть оценена на основе выполняемой вами задачи. Это приводит меня к основному вопросу: что вы хотите сделать с порядком ранжирования? Нужно знать это, чтобы помочь дальше.
Ответ или решение
Вопрос о ранжировании выведенных именованных сущностей (Named Entities, NE) по важности или частоте в документе является актуальной задачей в области обработки естественного языка и извлечения данных. В этой статье мы рассмотрим различные методы, которые можно использовать для достижения этой цели, а также аспекты, которые помогут вам выбрать наиболее подходящий метод в зависимости от контекста.
1. Ранжирование по частоте
Простой подход: Один из самых простых способов — это подсчет вхождений каждой именованной сущности в документе. Данный метод позволяет легко получить список сущностей, упоминаемых в документе, и отсортировать их по количеству упоминаний. Это может быть полезно в ситуациях, когда необходимо установить, какие сущности наиболее «популярны» в тексте.
Недостаток: Однако данный метод не учитывает контекстуальную важность сущностей и может не отражать их значимости в рамках конкретной задачи или темы.
2. TF-IDF (Frequency-Inverse Document Frequency)
Второй подход заключается в использовании метрики TF-IDF (частота-взаимодействие документов). Данная метрика помогает определить, насколько термин выделяется в документе относительно всего корпуса текстов. Она исчисляется как произведение частоты термина в документе и обратной частоты его появления в других документах.
Применение:
- Используйте TfidfVectorizer из библиотеки scikit-learn для извлечения TF-IDF значений для ваших именованных сущностей.
- Поскольку TF-IDF работает на уровне слов, может понадобиться дополнительная обработка, чтобы учитывать сущности, состоящие из нескольких слов. Например, вам может потребоваться создать специальные токены, которые будут представлять наиболее важные сущности.
3. Модели с вниманием
Практически в последние годы стали популярными модели, использующие механизмы внимания (attention mechanisms). Эти модели могут обучаться на больших объемах текста и приводить в соответствие слова с их важностью.
Пример: Статья “A Structured Self-Attentive Sentence Embedding” предоставляет методы, которые помогают визуализировать слова и их важность с помощью тепловых карт (heatmaps). Используя тепловую карту, можно проанализировать важность каждой именованной сущности в документе на основе их контекста.
4. Целевые метрики важности
Важно помнить, что оценка важности сущностей может зависеть от конкретной задачи, которую вы решаете. Например, для анализа отзывов важные сущности могут включать компании и продукты, тогда как для медицинских текстов возможность выявления ключевых заболеваний и симптомов будет важнее.
Вопросы для уточнения:
- Какова ваша конечная цель для ранжирования сущностей?
- Какие данные и контекст у вас есть для работы?
- Какие метрики важности уже используете?
Заключение
В заключение, выбор метода ранжирования именованных сущностей по их важности и частоте напрямую зависит от ваших конкретных целей и контекста задачи. Используя такие подходы, как подсчет частоты, TF-IDF и модели с вниманием, вы сможете создать эффективную систему для анализа и извлечения информации из текстов.
Понимание важности контекста и целевой аудитории наряду с выбором правильного инструмента будет способствовать успешной реализации ваших проектов.