Вопрос или проблема
У меня есть список слов и их частоты в текстовом корпусе. Так что есть такие слова, как “a”, “what”, “some”, которые имеют очень высокие частоты, и другие, как “neurodegenerative”, которые менее популярны.
Я хочу анализировать предложения, присваивая каждому слову его оценку, а затем определить, является ли одно предложение более “техническим” или более специфическим для какой-либо области, чем другие. Например:
“I have a dog and a cat.” против “Mitochondria is the powerhouse of the cell.”
Я думал просто вычислить среднее этих частот, но иногда у меня есть предложение, подобное:
“Migraine is a serious headache.”, со средним 640, и
“Typical examples of continuous functions which are not holomorphic are complex conjugation and taking the real part.”, со средним 600, из-за множества коротких, очень распространенных слов.
Есть ли какой-нибудь лучший способ оценить такие предложения, чтобы дать более реалистичную оценку, или среднее значение, которое укажет, насколько “узкими” они являются?
Это может зависеть от того, для чего вы собираетесь использовать оценки. Например, должно ли одно длинное предложение иметь более высокий балл, чем два коротких, даже если все три предложения имеют одинаковую плотность технических слов? Если да, то лучше складывать оценки, а не усреднять? Или складывать, а затем делать корректировку на длину предложения.
Другой способ дать вес более техническим словам, когда вы берете среднее, это возвести их оценку в степень. Степень становится гиперпараметром, который вы можете настроить, но простое возведение оценок в квадрат будет достаточно, чтобы протестировать идею.
Я также упомяну https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf, на случай, если вы о ней не знали; раздел “See also” также может дать некоторые идеи.
Ответ или решение
Анализ предложений на основе частотности слов в текстовом корпусе представляет собой интересную задачу, особенно когда необходимо определить, насколько "техническим" является предложение. В заданном вами контексте часто встречаются слова, такие как "а", "что", "некоторые", которые имеют высокую частотность и пониженное значение в плане специфики, и более редкие термины, такие как "нейродегенеративный", которые могут указывать на большую точность или специфичность предложения.
Теория
Существует несколько методов анализа частотности слов и использования этих данных для определения характера предложения. В частности, средние показатели помогают составить общее представление о распространенности заданных терминов. Однако при оценке "технической" специфики предложения одной лишь средней может быть недостаточно.
1. Среднее арифметическое и его недостатки:
Среднее арифметическое — это классический подход, в котором частоты всех слов в предложении суммируются, а затем делятся на количество слов. Однако этот подход может давать искаженные результаты, если в предложении присутствуют общеупотребительные слова с высокой частотой. Ваша иллюстрация с "образцом медицины" против "образца математики" демонстрирует, как легко потерять детали из-за общеупотребительных слов, разбавляющих среднемассовое значение.
2. Среднее гармоническое:
Этот тип среднего может быть полезен, если цель состоит в поощрении предложений, где большая часть слов имеет низкую частоту. Гармоническое среднее, по сути, акцентирует внимание на значениях частот, которые близки к нулю, что может помочь выделить предложения с более специализированными терминами.
3. Средневзвешенное значение с использованием мощности частоты:
Еще один перспективный подход заключается в увеличении весов менее частых слов при расчете среднего. Экспоненциальное увеличение частот, например, возведение в степень, может помочь организации более точно различать специальные и обычные слова. Здесь необходимо определить оптимальный гиперпараметр — степень, в которую возводится частота.
Пример
Рассмотрим два предложения:
- "У меня есть собака и кот." — мы имеем повседневные термины, которые вряд ли указывают на техническую специфичность.
- "Митохондрия — это энергетическая станция клетки." — употребляется терминология, связанная с биологией.
Частоты могут различаться в зависимости от корпуса, но общий подход будет следующим: для вычисления "технической ценности" можно задать формулу, подобную следующей:
[ \text{Score} = \frac{\sum (\text{frequency}_i)^n}{\text{number of words}} ]
где ( n ) — степень, в которую возводится частота, она должна быть больше 1 для увеличения веса редко используемых слов.
Применение
Применительно к вашей задаче, целью является разработка функционала, который позволит идентифицировать предложения, насыщенные специализированной лексикой, даже если среднее арифметическое частоты оказывается парадоксально низким из-за присутствия более распространенной лексики. Здесь возможно несколько решений:
-
TF-IDF:
Метод TF-IDF (частотность термина и обратная частотность документа) часто используется для оценки важности слова в корпусе. Этот метод позволяет снизить вес общеупотребительных слов и усилить вес редких технических терминов. Если ваша цель заключается в измерении, насколько предложение специфично для определённой тематики, то использование TF-IDF может быть оправдано. -
Порог специфичности с улучшенной средней:
Для каждой группы предложений может быть установлен порог специфичности, который зависит от учета не только средней, но и коэффициента вариации или других способов нормализации частот. -
Йерархическая классификация:
Можно рассмотреть использование смешанного метода, включающего кластеризацию предложений по признаку технического характера на более ранней фазе анализа. Это будет полезно, например, при машинном обучении, если созданный набор данных обучается на определённой тематику.
В заключение, многомерный подход к анализу частотности и оценке специфичности предложений позволит добиться более точных результатов и сделать вашу модель более вариативной и устойчивой к изменениям. Эксперименты по настройке весов и уровней оценки (например, через машинное обучение или регрессионные модели, обученные на частотном анализе) позволят усовершенствовать подход к анализу текста в зависимости от конкретных задач и контекста использования.