Вопрос или проблема
У меня есть кейс, в котором я имею текстовые данные, введенные утверждающим при утверждении некоторых кредитов.
Мне нужно сделать некоторые выводы о возможных причинах для утверждения, используя NLP. Как мне к этому подойти?
Это неанглоязычный текст. Может ли кластеризация текста помочь?? Возможна ли кластеризация ТЕКСТА на неанглийском языке с использованием библиотек Python?
Возможна ли кластеризация ТЕКСТА на неанглийском языке с использованием библиотек Python?
Конечно! Классические подходы, основанные на Bag-of-Words, не зависят от языка. Для современных методов, основанных на DNN, в основном предварительно обученных моделей, вам просто нужно найти модель на вашем языке или обучить одну с нуля (для этого вам потребуется много текста на этом языке). Например, в случае использования инфраструктуры AWS, проверьте алгоритм Object2Vec.
Может ли кластеризация текста помочь?
Может помочь. Например, для первоначальной маркировки вы можете кластеризовать данные в похожие тексты и маркировать каждый в соответствии с общей концепцией. Более сложное решение (легко реализуемое на Python) — это моделирование тем, например, алгоритм LDA.
Более сложное решение — это, опять же, предварительно обученные модели, такие как S-BERT.
Я также рекомендую провести анализ ключевых слов для алгоритмов, таких как RAKE или YAKE.
Надеюсь, это поможет!
Трудно дать конкретный ответ, так как не ясно, какое именно заключение вы хотите сделать. Так что я предположу, что вы хотите без надзора классифицировать эти тексты. Есть несколько вариантов сделать это, но в общем случае шаги следующие:
-
Создание числового представления текста. Это могут быть простые n_граммы/ко-локации или что-то более сложное, например, тонкая настройка LLM на вашем тексте для создания эмбеддингов. Статические эмбеддинги слов, такие как word2vec, доступны на многих языках и довольно просты в использовании с приличным потенциалом для вывода. Или вы можете комбинировать эмбеддинги с методами манипуляции измерениями, такими как PCA, t-SNE или автоэнкодеры. В некоторых случаях они улучшают результаты анализа.
-
Извлечение информации. После создания эмбеддингов вашего текста, вы можете многое с ними сделать. Методы, такие как LDA (также известный как моделирование тем), могут дать вам основные темы в документах. Поскольку у вас задача без надзора, вероятно, вы захотите выполнить какую-то кластеризацию. Модуль sklearn.clustering предлагает множество алгоритмов для кластеризации и оптимизации.
-
Валидация. Вы должны проверить, что результаты, полученные из классификации без надзора, имеют смысл. Вы можете сделать это вручную (буквально прочитать несколько документов) или найти эталонную золотую стандартную модель для сравнения.
-
Профит
Надеюсь, это поможет, удачи!
Ответ или решение
Инференция из текстовых данных без меток или целевых значений представляет собой задачу извлечения значимой информации из текстов, особенно в случаях, когда нет доступных размеченных данных. В данной ситуации у вас есть тексты на одобрение кредитов, введенные на языке, отличном от английского, и необходимо выявить возможные причины одобрения с использованием технологий обработки естественного языка (NLP). Рассмотрим наиболее эффективный подход к решению этой задачи.
Шаг 1: Представление текста в числовой форме
Первым этапом будет преобразование текстовых данных в числовые представления, которые можно анализировать с помощью алгоритмов машинного обучения. Особенно полезны такие методы, как:
- Bag-of-Words: Языконезависимый метод, позволяющий конвертировать текст в векторную форму.
- Word Embeddings: Использование предобученных моделей, таких как Word2Vec или GloVe, особенно актуально для работы с текстами на языках, для которых существуют специализированные корпусные модели.
- Современные методы на базе глубоких нейронных сетей: Модели, как S-BERT, позволяют получать качественные эмбеддинги предложений. Если доступен предобученный трансформер на вашем языке, стоит его применить.
Шаг 2: Извлечение информации и кластеризация
Следующий этап — это применение методов анализа для извлечения скрытых закономерностей в данных:
- Тематическое моделирование (LDA): Находит главные темы в тексте и помогает выявить основные причины одобрения.
- Кластеризация: Модули, такие как sklearn.clustering, предлагают различные алгоритмы кластеризации, которые помогают сгруппировать тексты с похожими характеристиками.
Шаг 3: Валидация
После анализа важно подтвердить значимость полученных результатов:
- Ручная проверка: Анализ выборки документов для оценки точности результатов.
- Использование эталонов: Если есть доступ к эталонным данным, провести сравнение с ними для оценки качества кластеризации.
Шаг 4: Получение выводов
На финальном этапе на основе проведенной работы формируются выводы, которые могут быть полезны для оптимизации процесса одобрения кредитов или формирования стратегий.
Заключение
Таким образом, применение методов NLP и кластеризации позволяет извлекать ценную информацию из неразмеченных текстовых данных, что может существенно повысить эффективность принятия решений. Важно помнить, что успешный анализ требует тщательной подготовки данных и выбора подходящих инструментов в зависимости от специфики задачи и языка.