Better Natural Language Processing находится всего в нескольких шагах от вас. Узнайте у специалиста по данным Southpigalle Джерома Хагеге передовой опыт и улучшения для повышения точности и отклика.

Независимо от того, занимаетесь ли вы анализом настроений или классификацией текста, есть вероятность, что NLP (обработка естественного языка) будет основным компонентом вашего анализа. Напомню, что НЛП - не новая область - первый чат-бот был разработан в 60-х годах. Что изменилось со временем, так это то, что люди поняли, что они могут использовать методы, основанные на машинном обучении, для решения таких проблем. Чтобы дать вам представление, традиционные системы распознавания именованных сущностей раньше основывались на правилах, а это означало, что ключевым компонентом было то, как предугадывать то, что пользователь собирается сказать. В настоящее время задачи распознавания именованных сущностей можно решать с помощью методов машинного обучения.

Выполнение НЛП - нелегкая задача, поскольку любая ошибка в вашем конвейере может привести к неточным результатам для вашего анализа. В этой статье я постараюсь дать вам краткий обзор пяти правил, которым нужно следовать, если вы хотите заниматься НЛП.

Правило №1: проверьте свои данные

Первым и наиболее важным шагом перед запуском любых процессов является проверка качества ваших данных. Независимо от того, работаете ли вы с сообщениями, статьями или аудиосигналами, вам необходимо убедиться, что ваш набор данных хорошо структурирован. Например, если большинство сообщений в вашем наборе данных являются очень короткими сообщениями, и только небольшая часть из них - длинные сообщения (более одного предложения), дисбаланс в конечном итоге приведет к смещению ваших результатов. Кроме того, если вы хотите выполнить задачи классификации текста, необходимо убедиться, что ваш набор данных однороден и что все классы представлены одинаково.

Правило # 2: тратьте время на очистку данных

При выполнении задач машинного обучения абсолютно необходимо очистить и предварительно обработать ваши данные. В НЛП очистка заключается в нормализации ваших сообщений. Это можно сделать с помощью строчных букв, удаления знаков препинания или замены некоторых символов.

После нормализации новый набор данных будет использоваться для соответствия вашей модели. Параметры вашей модели в конечном итоге станут прямым следствием вашего процесса очистки, поэтому вам необходимо убедиться, что шаг предварительной обработки находится в гармонии с задачей, которую вы пытаетесь выполнить. Например, если вы хотите провести анализ настроений, значение, которое вы придадите «! «Не будет таким же, как если бы вы занимались тематическим моделированием (для которого вы можете удалить знаки препинания).

Правило № 3: Тщательно выбирайте правильное вложение

Конечно, вы будете отправлять не исходное сообщение, а вектор (столбец чисел), который представляет ваше сообщение вашему алгоритму. Вот тут-то и начинается вложение. Встраивание - это способ векторизации вашего сообщения. Это ключ к процессу, поскольку встраивание, если все сделано правильно, попытается сохранить как можно больше информации из исходного сообщения. Например, наиболее стандартным встраиванием является набор слов, который состоит из подсчета для каждого слова количества раз, которое встречается в предложении. Однако, в зависимости от того, чего вы пытаетесь достичь, встраивание, которое вы выберете не будет таким же. Например, если вам нужно интегрировать контекст, окружающий каждое слово, представление пакета слов не будет достаточно мощным (поскольку это счетчик, порядок слов не отслеживается).

Правило # 4: определите модель, которая наилучшим образом соответствует вашей проблеме

Как я упоминал ранее, в зависимости от цели, которую вы пытаетесь достичь, встраивание, которое вы выберете для своего текста, будет отличаться. Это также верно для выбранной вами модели. Это причина, по которой вы должны быть очень осознанными в своем выборе. Например, каждая строка в вашем векторе будет назначена объекту, и, в зависимости от модели, способ присвоения какой-либо из этих функций будет отличаться. Кроме того, распространено мнение, что самые сложные модели являются наиболее эффективными. Это распространенное заблуждение, поскольку иногда базовые методы машинного обучения старой школы могут дать вам отличные результаты (более 90% от точности / запоминания / f1-балла).

Правило № 5: не бойтесь откалибровать (и даже повторно откалибровать) вашу модель

Несмотря на многие шаги, которые я представил выше, важно не забывать об этом шаге калибровки. После того, как вы закончите выбор встраивания и модели, вам необходимо определить параметры, которые позволят оптимизировать ваши результаты. Действительно, иногда несколько изменений могут привести к повышению производительности. Лучший способ завершить этот процесс - сначала определить метрики, которые покажут, насколько эффективна ваша модель для выбранной задачи, а затем откалибровать вашу модель, чтобы увеличить эти метрики.

НЛП может доставлять массу удовольствия. Однако, если вы недостаточно осторожны при настройке конвейера, результаты могут быть неутешительными. Будь то предварительная обработка, выбор модели или ее калибровка, каждый из этих шагов должен быть тщательно завершен с конкретными метриками, оптимизированными для задачи, которую вы пытаетесь достичь.

Southpigalle - это компания с расширенным интеллектом, ориентированная на творческие, новаторские решения самых сложных сегодняшних бизнес-проблем.
Подробнее