Вопрос или проблема
Я использую sklearn Tfifdfvectorizer для извлечения признаков из текста для классификации текста. Я считаю, что нужная мне информация, как правило, находится в начале документа, поэтому я хотел бы каким-то образом зафиксировать смещение каждого признака в документе (либо при первом появлении, либо среднее смещение по всем появлениям). Существует ли какой-то векторизатор, который может это сделать, или какой-то другой метод эффективного извлечения этой информации?
Спасибо!
Один из подходов — создать другую матрицу, в которой будет храниться эта информация. Scikit-learn сохраняет текстовые признаки в матрице документ-слово. Элементы этой матрицы будут индексом слова в документе. Эту матрицу затем можно будет использовать в качестве признаков при моделировании.
Это потребует написания собственного векторизатора, который будет похож на реализацию CountVector из scikit-learn.
.
Ответ или решение
Если вы стремитесь извлечь информацию из текстов с помощью sklearn TfidfVectorizer и хотите учесть смещение признаков в тексте, логичным будет добавление дополнительного этапа анализа. Существующая библиотека не предлагает прямой функциональности для такого случая, однако вы можете реализовать это через создание дополнительной матрицы, которая фиксирует данные о смещении признаков.
Решение:
-
Создание кастомного векторизатора:
Вы можете написать собственный векторизатор, который будет похож на стандартный CountVectorizer из библиотеки sklearn. Для этого потребуется работать с кодом и изменять метод обработки текстов, сохраняя индексы первых появлений каждого признака или средние значения появлений.
-
Матрица смещений:
Вам понадобится сгенерировать матрицу, в которой каждая ячейка будет хранить индекс первого появления токена в документе. Это требует дополнительных вычислений при анализе текста, но в результате вы получите данные, которые можно использовать как часть модели машинного обучения.
-
Интеграция и использование:
После того, как ваш кастомный векторизатор сгенерирует обе матрицы — классическую и матрицу смещений, вы сможете использовать их совместно для улучшения текстовой классификации. Основная модель будет использовать TF-IDF значения, а дополнительная — значения смещений как контекстную информацию.
-
Эффективность:
Хотя создание кастомного решения требует дополнительных усилий, кастомизация позволяет гибко подойти к задаче и интегрировать особенности текстов, которые важны для вашей задачи, в модель, что потенциально может повысить точность классификации.
Таким образом, создание кастомного решения, учитывающего смещение признаков в тексте, может стать важным шагом для более точной классификации текстовых данных, если фронтальная часть документа действительно содержит значимые для задач классификации признаки. Поэтому воспользуйтесь возможностью расширить возможности библиотек Python, интегрируя ваше уникальное решение.