Нейросети практика - стр. 18
– Лемматизация сводит слова к их базовой форме (лемме). Например, слова "бежал", "бежит" и "бежим" будут приведены к лемме "бежать". Лемматизация позволяет учесть разные формы слова как одну единицу, что помогает улучшить качество анализа.
– Преобразование регистра: Можно привести все слова к нижнему или верхнему регистру для унификации данных и избежания избыточных дубликатов. Например, все слова могут быть приведены к нижнему регистру для сведения слов с разным регистром к единому представлению.
Операции предобработки текста выполняются для создания чистых и однородных данных, которые можно использовать для обучения моделей глубокого обучения. Выбор конкретных операций предобработки зависит от характеристик текстовых данных и конкретной задачи, которую требуется решить.
– Векторное представление слов (word embeddings):
Векторное представление слов, также известное как word embeddings, является методом преобразования слов в числовые векторы. Это позволяет представить слова в виде чисел, которые могут быть использованы в алгоритмах машинного обучения, включая нейронные сети.
Преимущество векторного представления слов заключается в том, что оно сохраняет семантическую информацию о словах. Слова, имеющие близкое значение или используемые в схожих контекстах, будут иметь близкие числовые векторы. Это позволяет модели улавливать смысловые связи между словами и обобщать информацию на основе контекста.
Существует несколько методов создания векторных представлений слов, и два из наиболее популярных примера – это Word2Vec и GloVe.
Word2Vec: Word2Vec является алгоритмом, который обучает векторные представления слов на основе их соседства в больших текстовых корпусах. Алгоритм стремится сделать векторы слов, близкие друг к другу, если слова часто появляются в одних и тех же контекстах. Word2Vec предоставляет две архитектуры: Continuous Bag of Words (CBOW) и Skip-gram.
GloVe: GloVe (Global Vectors for Word Representation) также является методом создания векторных представлений слов. Он использует статистику совместной встречаемости слов в корпусе текста для определения семантических связей между словами. Главная идея GloVe заключается в том, чтобы сопоставить векторное представление каждого слова с его вероятностью появления в контексте других слов.
Оба метода, Word2Vec и GloVe, позволяют получить плотные векторные представления слов, в которых семантически похожие слова имеют близкие числовые значения. Эти векторные представления могут быть использованы в моделях глубокого обучения для анализа текста, классификации, генерации текста и других задач, где требуется работа с текстовыми данными.
Допустим, у нас есть набор предложений, и мы хотим создать векторные представления слов с использованием Word2Vec. Рассмотрим следующий пример:
Предложения:
1. "Я люблю готовить вкусную пиццу."
2. "Она предпочитает читать книги вечером."
Шаги для создания векторных представлений слов с помощью Word2Vec:
– Токенизация: Разделим каждое предложение на отдельные слова.
Результат:
Предложение 1: ["Я", "люблю", "готовить", "вкусную", "пиццу"]
Предложение 2: ["Она", "предпочитает", "читать", "книги", "вечером"]
– Обучение модели Word2Vec: Используем библиотеку Gensim для обучения модели Word2Vec на нашем наборе данных. Установим размерность векторов равной 100 и окно контекста равное 5.