Вопрос или проблема
Я довольно новичок в пакете NLTK для Python и в NLP тоже (обычно я работаю в R, но для целей NLP и парсинга, возможно, Python более подходит).
Я собираю статьи с венгерских новостных порталов и хочу создать облако слов, чтобы показать, какие текущие новостные темы в тренде. Сначала я фильтрую стоп-слова, а затем стеммирую оставшиеся слова. (Nltk имеет венгерский стеммер) Так я могу создать таблицу частот, которая может стать основой для облака слов. Моя проблема возникает позже, потому что стеммы обычно являются бессмысленными кусками (и не леммами) реальных слов. Я хочу как-то дополнить стемм до настоящего слова.
Моя первая идея была присвоить самому распространенному слову или самому короткому (или некоторой комбинации этих двух правил) стемм и представить это в облаке слов.
Есть ли лучшее решение для дополнения стеммов или мне следует следовать другому рабочему процессу?
Чтобы сохранить сопоставление, вам придется хранить как оригинальный текст, так и стеммированную версию в таблице частот. Частоты будут на стеммированной версии. Версия для отображения будет набором оригинальных токенов, связанных с данным стеммом.
Ответ или решение
Изучая обработку естественного языка (NLP) с использованием библиотеки NLTK в Python, перед вами стоит интересная задача: создание облака слов на основе венгерских новостей. Необходимость улучшить представительство корней слов по сравнению с отфильтрованными стоп-словами и стеммированными вариантами становится очевидной. Одним из ваших вопросов является способ завершения стемов, чтобы они выглядели более значимыми для конечного представления.
1. Смысл стеммирования
Прежде всего, важно отметить, что стеммирование позволяет вам сократить слова до их базовых форм, но в этом процессе вы теряете смысл. Ваше стремление завершить стемы необходимо для создания более точного и понятного облака слов. Это обеспечит восприятие результатов вашими читателями, а также повысит уровень анализа контента.
2. Хранение данных
Как упомянуто в комментарии, важно сохранять как исходный текст, так и стеммированную версию в вашей частотной таблице. Таким образом, вы сможете соединить частотные данные со значимыми словами в ваших результатах:
- Стеммированное слово – ключ для частотного анализа
- Оригинальные слова – набор значимых токенов, ассоциируемых с этим стемом
3. Завершение стемов: предлагаемые стратегии
Ваши первоначальные идеи – использование самого распространённого или наиболее короткого слова – являются хорошими стартовыми точками. Однако следует рассмотреть и другие подходы:
a. Посттрендовое сопоставление
-
Лемматизация: Несмотря на то что NLTK не имеет встроенной лемматизации для венгерского языка, вы можете использовать сторонние библиотеки, такие как
hunspellилиspaCy, которые предлагают поддержку для венгерского. Лемматизация поможет вам получить корень с более высоким уровнем корреляции, что, в свою очередь, сделает ваше облако слов более осмысленным. -
Применение большого корпуса: Чтобы улучшить вашу стратегию сопоставления, используйте большой корпус текстов на венгерском языке для построения модели, которая будет предлагать вероятностное соответствие стемам на основании их контекста.
b. Группировка и фильтрация
-
Группировка по частоте: Рассмотрите возможность группировки стемов по частоте для дальнейшего анализа. Например, если у вас есть несколько стемов с одним и тем же значением, вероятно, что более частые могут быть выбраны для завершения.
-
Фильтрация контекста: Если это возможно, сохраните контекст, в котором встречаются стемы, и используйте его для анализа значений. Это может быть полезно в ситуациях с омонимами или многозначными словами.
c. Эксперименты с весами
Проведение тщательных экспериментов с весами стемов, основанных на частотности и различных атрибутах, может привести к лучшим результатам. Ваше облако слов будет выражать не только частотность, но и контекстуальные значения, что повысит его актуальность.
Заключение
Методы завершения стемов могут варьироваться от простых подходов, таких как выбор наиболее частого выражения, до более сложных стратегий, основанных на использовании лемматизации и корпусного анализа. Сохраняя данные о стемах и ассоциированных с ними словах, можно создать мощное и информативное облако слов. Рекомендуется экспериментировать с разными подходами, чтобы найти тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям.
Используйте предложенные стратегии, чтобы обеспечить максимальную информативность вашего новостного облака слов, что позволит вашему проекту выделяться и достичь своих цели.