7a7aeb92a1
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| README.md | ||
| TextRepresentationPyTorch.ipynb | ||
| TextRepresentationTF.ipynb | ||
| assignment.md | ||
README.md
Представление текста в виде тензоров
Викторина перед лекцией
Классификация текста
В первой части этого раздела мы сосредоточимся на задаче классификации текста. Мы будем использовать AG News Dataset, который содержит новостные статьи, например:
- Категория: Наука/Технологии
- Заголовок: Компания из Кентукки получила грант на изучение пептидов (AP)
- Текст: AP - Компания, основанная исследователем химии из Университета Луисвилля, получила грант на разработку...
Наша цель — классифицировать новостной материал в одну из категорий на основе текста.
Представление текста
Если мы хотим решать задачи обработки естественного языка (NLP) с помощью нейронных сетей, нам нужно каким-то образом представить текст в виде тензоров. Компьютеры уже представляют текстовые символы в виде чисел, которые отображаются на экране с использованием кодировок, таких как ASCII или UTF-8.
Как люди, мы понимаем, что означает каждая буква, и как все символы объединяются, чтобы сформировать слова в предложении. Однако компьютеры сами по себе такого понимания не имеют, и нейронная сеть должна обучиться этому значению в процессе тренировки.
Поэтому мы можем использовать разные подходы для представления текста:
- Побуквенное представление, когда мы представляем текст, рассматривая каждый символ как число. Если у нас есть C различных символов в текстовом корпусе, то слово Hello будет представлено тензором размером 5xC. Каждая буква будет соответствовать столбцу тензора в one-hot кодировке.
- Пословное представление, при котором мы создаем словарь всех слов в тексте и затем представляем слова с использованием one-hot кодировки. Этот подход несколько лучше, так как каждая буква сама по себе не имеет большого значения, и, используя более высокоуровневые семантические концепции — слова, мы упрощаем задачу для нейронной сети. Однако из-за большого размера словаря приходится работать с высокоразмерными разреженными тензорами.
Независимо от подхода, сначала нужно преобразовать текст в последовательность токенов, где токеном может быть символ, слово или даже часть слова. Затем токен преобразуется в число, обычно с использованием словаря, и это число можно подать в нейронную сеть с помощью one-hot кодировки.
N-граммы
В естественном языке точное значение слов можно определить только в контексте. Например, значения нейронная сеть и рыболовная сеть совершенно разные. Один из способов учитывать это — строить модель на основе пар слов, рассматривая пары слов как отдельные токены словаря. Таким образом, предложение Мне нравится ходить на рыбалку будет представлено следующей последовательностью токенов: Мне нравится, нравится ходить, ходить на, на рыбалку. Проблема этого подхода в том, что размер словаря значительно увеличивается, а комбинации вроде на рыбалку и на шопинг представлены разными токенами, которые не имеют никакого семантического сходства, несмотря на одинаковый глагол.
В некоторых случаях можно использовать триграммы — комбинации из трех слов. Поэтому такой подход часто называют n-граммами. Также имеет смысл использовать n-граммы с побуквенным представлением, где n-граммы будут примерно соответствовать различным слогам.
Мешок слов и TF/IDF
При решении задач, таких как классификация текста, нам нужно уметь представлять текст в виде одного вектора фиксированного размера, который будет использоваться в качестве входных данных для финального плотного классификатора. Один из самых простых способов сделать это — объединить все отдельные представления слов, например, сложив их. Если мы сложим one-hot кодировки каждого слова, то получим вектор частот, показывающий, сколько раз каждое слово встречается в тексте. Такое представление текста называется мешок слов (BoW).
Изображение автора
BoW по сути показывает, какие слова встречаются в тексте и в каком количестве, что действительно может быть хорошим индикатором содержания текста. Например, новостная статья о политике, скорее всего, будет содержать слова, такие как президент и страна, а научная публикация — что-то вроде коллайдер, открытие и т.д. Таким образом, частоты слов во многих случаях могут быть хорошим индикатором содержания текста.
Проблема BoW в том, что определенные распространенные слова, такие как и, это и т.д., встречаются в большинстве текстов и имеют самые высокие частоты, затмевая слова, которые действительно важны. Мы можем снизить важность таких слов, учитывая частоту их появления во всей коллекции документов. Это основная идея подхода TF/IDF, который более подробно рассматривается в ноутбуках, прикрепленных к этому уроку.
Однако ни один из этих подходов не может полностью учитывать семантику текста. Для этого нам нужны более мощные модели нейронных сетей, о которых мы поговорим позже в этом разделе.
✍️ Упражнения: Представление текста
Продолжите обучение в следующих ноутбуках:
Заключение
На данный момент мы изучили техники, которые могут добавлять вес частоты к разным словам. Однако они не способны представлять значение или порядок. Как сказал известный лингвист Дж. Р. Фёрт в 1935 году: "Полное значение слова всегда контекстуально, и никакое изучение значения вне контекста не может быть воспринято всерьез." Позже в курсе мы узнаем, как извлекать контекстуальную информацию из текста с помощью языкового моделирования.
🚀 Задание
Попробуйте выполнить другие упражнения, используя мешок слов и различные модели данных. Возможно, вас вдохновит этот конкурс на Kaggle.
Викторина после лекции
Обзор и самостоятельное изучение
Практикуйте свои навыки работы с текстовыми встраиваниями и техниками мешка слов на Microsoft Learn.