Вопрос или проблема
Я занимаюсь проектом по генерации текста — задача заключается в том, чтобы представить статистические данные в читаемом виде.
Я решил подойти к этому на основе шаблонов: для каждого типа данных есть шаблон того, как должно быть сформировано предложение и какие синонимы могут быть использованы.
Я сомневаюсь, может ли какая-то ML-техника поддержать этот шаблонный подход. Текст должен быть уникальным — поэтому мне нужен алгоритм, оптимизирующий уникальность.
Существует множество API решений, которые могут дать мне оценку уникальности в конце текста (и даже в середине его) — поэтому мой первый инстинкт был попробовать обучение с подкреплением с разреженными наградами. Шаблоны могут быть представлены в виде дерева, которое алгоритм проходит, получая награды в конце и во время его прохождения. Входные данные — это его текущие варианты, куда двигаться, а выходные — это его решение о том, куда идти.
Проблема в этом подходе заключается в том, что после успешного генерации уникального текста, он не сможет сгенерировать тот же самый (я имею в виду, он может, но оценка будет 0), что может затруднить обучение модели. Также множество статей в интернете указывают, что RL действительно, действительно трудно правильно настроить.
Сейчас я нахожусь в процессе предварительных исследований, поэтому буду признателен за любые отзывы о том, как я должен подойти к этой задаче. Может быть, в ML вообще нет необходимости?
Что вы думаете? Мой инстинкт подсказывает мне, что у таких проблем должны быть установленные решения, а я просто ищу не в том направлении.
Спасибо!
Попробуйте это – generation-caption-for-new-image. Это имеет 2 части: первая — маркировка изображения, вторая — генерация текста для этих отмеченных изображений.
Ваш случай похож на это, разница в том, что в вашем случае есть шаблоны, а в этом случае — изображения.
Пожалуйста, прокомментируйте, если вам нужна помощь в понимании кода (этот код не мой, но я изучил его подробно) или если у вас возникают трудности с сопоставлением этого ответа с вашей проблемой.
Ответ или решение
Теория (Theory)
При выборе подходящего алгоритма для генерации текста на основе шаблонов, важно учесть несколько аспектов, таких как уникальность текста, оптимизация и простота реализации. Ваша задача – создать читаемый текст, представляющий статистические данные, используя шаблоны, что предполагает наличие определенной структуры и формата. Основная цель заключается в том, чтобы текст был уникальным и разнообразным.
Шаблонный подход обычно обеспечивает определенный уровень стандартизации, однако проблема создания уникальности может требовать использования технологий машинного обучения. Среди множества возможных методов, важным моментом является баланс между сложностью реализации и достигаемыми результатами.
Пример (Example)
Применение методов обучения с подкреплением (RL) в задаче генерации текста может показаться перспективным, особенно учитывая возможность представления шаблонов в виде дерева решений. Однако данный подход может столкнуться с трудностями, связанными с настройкой и возможностью переполнения пространства возможных решений. Когда текст должен быть уникальным, модель может сталкиваться с проблемами в обучении, так как успешные результаты не могут повторяться без потери уникальности.
Как альтернатива, может быть рассмотрено комбинированное решение: использование генеративных моделей, таких как трансформеры или модели на основе LSTM, для добавления элементов новизны, поддерживаемых устойчивой основой, которую дает шаблонный подход.
Применение (Application)
Первым шагом в реализации вашей задачи может быть углубленный анализ существующих решений для генерации текста. Например, можно обратиться к опыту автоматической генерации текста для подписи изображений, как описано в упомянутом вами проекте с Kaggle, где изображения заменяются шаблонами, а текст генерируется на основе идентификации ключевых признаков.
Поэтому рекомендуется начать с подходов, которые облегчают интеграцию ML в ваш шаблонный метод с акцентом на синтаксическое и семантическое разнообразие. Использование библиотек для обработки естественного языка (например, NLTK, Spacy) в комбинации с доступными API для оценки уникальности может обеспечить нужный баланс между инновацией и простотой.
Таким образом, преобладает рекомендация комбинирования стандартных методов с несколькими элементами машинного обучения, что позволит минимизировать сложности настройки и максимизировать уникальность выходного текста.