NLP без прикрас: Секреты общения с машинным мозгом - стр. 16

В последние годы прогнозирование текста стало одним из ключевых направлений в обработке естественного языка. Эта способность позволяет системам не только предсказывать следующее слово в предложении, но и формировать текст, который выглядит естественным и последовательным. В этой главе мы рассмотрим основные концепции, используемые в прогнозировании текста через анализ последовательностей, а также практические аспекты, которые помогут вам применить эти технологии на практике.

1. Основы прогнозирования текста

Прогнозирование текста основано на анализе последовательностей данных и требует понимания контекста, в котором они находятся. Основная идея состоит в обучении модели на наборе текстов, чтобы она смогла распознавать закономерности и связи между словами. Статистические методы, такие как модели N-грамм, традиционно использовались для этой цели, но современные подходы, использующие нейронные сети, обеспечивают более высокую точность и гибкость.

Для примера рассмотрим модель на основе N-грамм: если мы хотим предсказать следующее слово, основываясь на контексте «собака бегает», мы можем рассмотреть частоту следующих слов, появлявшихся после данной фразы в обучающем наборе данных. Однако такой подход не учитывает более сложные зависимости нескольких слов, которые могут влиять на выбор следующего слова.

2. Роль LSTM и GRU в прогнозировании текста

С появлением рекуррентных нейронных сетей (RNN), а позже их усовершенствованных версий, таких как LSTM (долгая краткосрочная память) и GRU (упрощенный блок с краткосрочной памятью), стало возможным значительно улучшить качество прогнозирования. Эти архитектуры способны сохранять информацию о предыдущих состояниях, что позволяет моделям учитывать более длинные последовательности текста.

Например, в коде ниже мы используем модель LSTM для прогнозирования следующего слова:

from keras.models import Sequential

from keras.layers import LSTM, Dense, Embedding

model = Sequential()

model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length))

model.add(LSTM(units=100, return_sequences=False))

model.add(Dense(units=vocab_size, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

Применяя такую модель, мы можем значительно повысить качество предсказания, поскольку она будет учитывать контекст, который выходит за рамки простого предыдущего слова.

3. Использование трансформеров для обработки последовательностей

Совсем недавно трансформеры, такие как BERT и GPT, продемонстрировали выдающиеся результаты в задачах прогнозирования текста. Эти модели основаны на механизме внимания и способны динамически взвешивать значимость каждого слова в предложении. Это делает их невероятно мощными для обработки не только односложных фраз, но и целых параграфов текста.

Например, модель GPT может генерировать длинные и последовательные тексты, учитывая весь контекст, что позволяет ей создавать логичные продолжения фраз и мыслей. Пример использования модели GPT для текстовой генерации может выглядеть так:

import openai

response = openai.Completion.create(

..engine="text-davinci-003",

..prompt="Какой интересный проект по экологии вы можете предложить?",