НЛП разблокировано: лемматизация #003

НЛП на свободе: раскрытие возможностей обработки естественного языка.

В первых двух блогах этой серии мы рассмотрели основы обработки естественного языка (NLP) и способы предварительной обработки текстовых данных для дальнейшего анализа. Мы узнали о токенизации, которая представляет собой процесс разбиения текста на отдельные слова или фразы, и о стемминге, который представляет собой процесс приведения слов к их корневой форме.

В этом блоге мы собираемся глубже погрузиться в другой важный этап предварительной обработки, используемый в НЛП: лемматизация.

В этом блоге мы рассмотрим следующие темы:

Что такое лемматизация?
Реализация лемматизации с помощью PyTorch и spaCy
Расширенные сценарии использования
Тонкая настройка модели лемматизации на пользовательском наборе данных
Плюсы и минусы тонкой настройки модели лемматизации
Варианты использования тонкой лемматизации
Ограничения и соображения
Заключение

Давайте начнем!

Что такое лемматизация?

Лемматизация — это процесс преобразования слова в его базовую форму, или лемму. Например, лемма слова «был» — «быть», лемма слова «крысы» — «крыса», лемма слова «лучше» — «хороший». В отличие от стемминга, который просто удаляет суффиксы слов, чтобы получить корневую форму слова, лемматизация принимает во внимание контекст и значение слова, чтобы получить действительную лемму.

Лемматизация обычно используется при обработке естественного языка в качестве этапа предварительной обработки для нормализации текстовых данных. Это может помочь повысить производительность моделей машинного обучения, преобразовывая слова с одинаковым значением в одну и ту же лемму, а также может помочь в поиске информации, преобразовывая слова в их леммы, чтобы можно было найти документы, содержащие разные формы одного и того же слова.

Существует два основных типа лемматизации:

Лемматизация на основе стемминга: лемматизация на основе стемминга использует стеммер для генерации возможных кандидатов на лемму слова, а затем выбирает наиболее вероятную лемму из этих кандидатов с помощью классификатора машинного обучения, обученного на корпусе текста.
Лемматизация на основе лексикона: лемматизация на основе лексикона, с другой стороны, использует лексикон или словарь для прямого поиска леммы слова. Этот подход является более точным, но и более затратным в вычислительном отношении.

Реализация лемматизации с помощью PyTorch и spaCy:

Теперь, когда у нас есть общее представление о лемматизации, давайте посмотрим, как мы можем реализовать ее на Python с помощью библиотеки PyTorch. Мы начнем с установки PyTorch, если у вас его еще нет:

!pip install torch

Далее нам нужно загрузить модель лемматизации. Доступно несколько предварительно обученных моделей, но для этого примера мы будем использовать модель en_core_web_sm из библиотеки spaCy:

!python -m spacy download en_core_web_sm

Как только модель загружена, мы можем загрузить ее и использовать для лемматизации наших текстовых данных:

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

text = "The quick brown fox jumped over the lazy dogs."

doc = nlp(text)

for token in doc:
    print(token.text, token.lemma_)
    
# Output:
# The the
# quick quick
# brown brown
# fox fox
# jumped jump
# over over
# the the
# lazy lazy
# dogs dog

В этом примере мы сначала загружаем модель лемматизации, используя метод spacy.load(). Затем мы создаем объект «Doc» из наших текстовых данных, используя объект «nlp», который применяет к тексту все доступные компоненты конвейера NLP (токенизация, лемматизация и т. д.).

Наконец, мы перебираем токены в объекте «Doc» и распечатываем исходный текст токена и его лемму. Следует отметить, что лемматизация, как и другие этапы предварительной обработки НЛП, зависит от языка. В этом примере мы использовали модель английского языка, но spaCy также предлагает модели для многих других языков.

Расширенные сценарии использования:

Теперь, когда мы рассмотрели базовый пример лемматизации с использованием PyTorch и spaCy, давайте рассмотрим более сложные сценарии использования.

Одним из распространенных вариантов использования лемматизации является классификация текста. Например, если бы мы строили модель анализа настроений, чтобы классифицировать обзоры фильмов как положительные или отрицательные, мы хотели бы преобразовать все слова в обзорах в их леммы, чтобы слова с одинаковым значением (например, «хорошо» и «лучше» ) обрабатываются моделью одинаково.

Для этого мы можем просто применить модель лемматизации к нашим текстовым данным, прежде чем передавать их в модель:

# Create lemmatization function
def lemmatize_text(text):
    doc = nlp(text)
    return [token.lemma_ for token in doc]
#example train_data
train_data = ['I am going to school', 'My school is XYZ']
# Lemmatize training data
train_data = [lemmatize_text(text) for text in train_data]

print(train_data)
#output:
[['I', 'be', 'go', 'to', 'school'], ['my', 'school', 'be', 'XYZ']]

Другой пример использования лемматизации — поиск информации, когда мы хотим преобразовать слова в их леммы, чтобы мы могли найти все документы, содержащие определенное понятие, даже если поисковый запрос и документы используют разные формы слова (например, «автомобили» и «автомобиль»).

Чтобы использовать лемматизацию для поиска информации, мы могли бы сначала применить модель лемматизации к нашим документам и сохранить леммы в нашем поисковом индексе. Затем, когда пользователь выполняет поиск, мы применяем модель лемматизации к его запросу и используем леммы для поиска соответствующих документов в индексе.

Тонкая настройка модели лемматизации на пользовательском наборе данных:

Тонкая настройка модели лемматизации на пользовательском наборе данных может быть полезным способом повысить ее производительность и точность для вашего конкретного случая использования. Это включает в себя обучение модели машинного обучения для предсказания правильной леммы для данного слова с использованием набора данных текста, аннотированного вручную, в качестве обучающих данных.

Тонкая настройка модели лемматизации состоит из нескольких шагов:

Подготовка данных для обучения. Первым шагом является подготовка набора данных текста, который был вручную аннотирован правильной леммой для каждого слова. Обычно это включает в себя просмотр большого корпуса текста и ручное добавление леммы для каждого слова или использование инструмента для автоматического комментирования текста, а затем ручного просмотра и исправления любых ошибок.
Выберите модель машинного обучения. Затем вам нужно выбрать модель машинного обучения, которую вы будете использовать для обучения. Как правило, простая логистическая регрессия или линейная модель SVM хорошо подходят для лемматизации, но более сложные модели, такие как нейронные сети, также могут быть эффективными.
Извлечение функций. Перед обучением модели вам необходимо извлечь функции из обучающих данных, которые модель может использовать для прогнозирования. Эти признаки могут включать в себя само слово, его часть речи, его контекст в предложении и т. д.
Обучение модели. После извлечения признаков вы можете обучить модель, используя обучающие данные. Модель научится предсказывать правильную лемму для данного слова на основе предоставленных вами функций.
Оцените модель. После обучения модели вам нужно оценить ее производительность, чтобы убедиться, что она делает точные прогнозы. Вы можете сделать это, применив модель к протянутому набору тестов и измерив ее точность, достоверность, полноту и оценку F1.
Точная настройка и итерация. После того, как вы оцените модель, вы можете дополнительно ее настроить, поэкспериментировав с различными типами моделей, наборами функций и настройками параметров. Вы также можете попробовать включить дополнительные обучающие данные или вручную исправить любые ошибки, которые делает модель.

В целом, тонкая настройка модели лемматизации может занять много времени, но она может стоить усилий, если вам нужна высокая точность и производительность для вашего конкретного случая использования.

Плюсы и минусы тонкой настройки модели лемматизации:

Как и любой другой метод предварительной обработки, тонкая настройка модели лемматизации имеет свои плюсы и минусы.

Одним из самых больших преимуществ тонкой настройки модели лемматизации является то, что она может повысить точность и производительность лемматизатора для вашего конкретного случая использования. Обучая модель машинного обучения на наборе данных с аннотированным вручную текстом, вы можете учитывать особенности и исключения в ваших данных, которые может пропустить простой лемматизатор на основе правил или предварительно обученная модель.

Еще одно преимущество заключается в том, что тонкая настройка модели лемматизации может быть быстрой и легкой с помощью правильных инструментов, таких как PyTorch или spaCy. Эти библиотеки предоставляют API высокого уровня и предварительно обученные модели, которые упрощают обучение и использование пользовательского лемматизатора.

Однако есть и некоторые потенциальные недостатки тонкой настройки модели лемматизации. Одной из основных проблем является потребность в большом качественном наборе обучающих данных. Аннотирование большого объема текста вручную может занять много времени, а использование автоматизированного инструмента аннотирования может привести к ошибкам, которые необходимо исправлять вручную.

Другое потенциальное ограничение заключается в том, что для точной настройки модели лемматизации требуются определенные знания в области машинного обучения, особенно в выборе и обучении подходящей архитектуры модели и оптимизации гиперпараметров модели. Это может стать серьезным препятствием для практиков, не знакомых с этими понятиями.

Наконец, тонкая настройка модели лемматизации может потребовать значительных вычислительных ресурсов, особенно для больших наборов данных или сложных моделей. Обучение модели может быть медленным, а использование обученной модели для лемматизации текста может потребовать значительных вычислительных ресурсов, в зависимости от размера модели и длины входного текста. Это может быть ограничивающим фактором для приложений, требующих лемматизации в реальном времени или с малой задержкой.

В целом, тонкая настройка модели лемматизации может быть мощным способом повысить точность и производительность вашего лемматизатора для конкретного варианта использования, но это может быть не лучший выбор для всех ситуаций, особенно если у вас нет большого, высококачественный обучающий набор данных или если у вас нет доступа к необходимым экспертным знаниям и вычислительным ресурсам.

Реализация тонкой настройки в Pytorch и spaCy на пользовательских данных — тема другого блога. А пока давайте работать над укреплением нашей земли!

Примеры использования тонкой лемматизации:

Существует множество возможных вариантов использования точной настройки лемматизации в зависимости от характеристик вашего конкретного набора данных и целей вашего приложения.

Одним из распространенных вариантов использования являются приложения обработки естественного языка (NLP), где точная лемматизация может повысить производительность последующих задач, таких как тегирование частей речи, распознавание именованных объектов и машинный перевод. Путем точной настройки модели лемматизации на большом высококачественном наборе данных аннотированного текста вы можете быть уверены, что лемматизатор сможет точно обрабатывать определенный словарь и лингвистические вариации, присутствующие в ваших данных, что, в свою очередь, может повысить точность вашего анализа. модели НЛП.

Другой возможный вариант использования — приложения для поиска информации, где точная настройка лемматизации может помочь повысить точность и эффективность алгоритмов поиска. Например, лемматизатор, обученный на наборе данных медицинских статей, может помочь поисковой системе более точно сопоставлять запросы с релевантными статьями, принимая во внимание распространенные варианты медицинской терминологии и аббревиатур.

Третий возможный вариант использования — это задачи классификации текста, где тонкая лемматизация может помочь повысить точность текстовых представлений, используемых моделями машинного обучения. Преобразуя слова в их базовые формы, лемматизатор может помочь уменьшить размерность текстового представления, что, в свою очередь, может облегчить модели машинного обучения выявление соответствующих шаблонов и функций в тексте.

Наконец, тонко настроенная лемматизация также может быть полезна в задачах генерации текста, таких как машинный перевод и абстрактное обобщение. Точно преобразовывая слова в их базовые формы, лемматизатор может помочь гарантировать, что сгенерированный текст является грамматически и семантически правильным, и что он использует наиболее подходящий словарь для конкретного контекста.

В общем, точно настроенная лемматизация может быть полезна в любой ситуации, когда точная лемматизация важна для выполнения последующей задачи и где доступен высококачественный набор обучающих данных для предметной области.

Ограничения и соображения:

При использовании лемматизации следует помнить, что иногда она может давать неожиданные результаты. Например, лемма слова «есть» часто бывает «быть» (как в приведенных выше примерах), но в некоторых контекстах вместо этого может быть «стать» или «существовать». Поэтому при использовании лемматизации важно хорошо понимать контекст и значение текста, с которым вы работаете.

Еще одним соображением является влияние лемматизации на производительность. Как упоминалось ранее, лемматизация на основе словарного запаса более точна, но и более затратна в вычислительном отношении, чем лемматизация на основе стемминга. Поэтому, если вы работаете с большими наборами данных или приложениями реального времени, вы можете рассмотреть возможность использования подхода на основе стемминга или поиска способов оптимизации конвейера лемматизации для снижения его вычислительных затрат.

В целом, лемматизация — это мощный метод нормализации и стандартизации текстовых данных, который может стать ценным дополнением к вашему инструментарию НЛП. Независимо от того, строите ли вы модели классификации текста, выполняете поиск информации или просто очищаете текстовые данные для дальнейшего анализа, лемматизация может помочь вам получить максимальную отдачу от ваших текстовых данных.

В дополнение к библиотекам PyTorch и spaCy существует несколько других библиотек и инструментов, доступных для выполнения лемматизации в Python. Некоторые варианты включают

NLTK: The Natural Language Toolkit (NLTK) — это популярная библиотека для работы с данными человеческого языка в Python. Он включает модуль лемматизации, который можно использовать для лемматизации текста с помощью лемматизатора WordNet.
TextBlob: TextBlob — это библиотека для работы с текстовыми данными, которая предоставляет простой API для выполнения общих задач НЛП, включая лемматизацию.
Pattern: Pattern — это модуль веб-майнинга для Python, который включает функцию лемматизации, основанную на алгоритме Брилла.
Gensim: Gensim — это библиотека для моделирования тем и анализа сходства документов, которая включает функции для лемматизации текста с помощью лемматизатора WordNet.

В дополнение к этим библиотекам также доступны онлайн-инструменты лемматизации, такие как инструмент Lemmatizer от Linguistic Analysis, который обеспечивает лемматизацию текста на английском, немецком и голландском языках.

В целом, для выполнения лемматизации в Python доступно множество вариантов, в зависимости от ваших конкретных потребностей и предпочтений. Как и в случае с любой библиотекой или инструментом, важно оценить функции, производительность и точность доступных параметров, чтобы выбрать лучший вариант для вашего проекта.

Заключение:

В этом блоге мы узнали о лемматизации, этапе предварительной обработки, используемом при обработке естественного языка для преобразования слов в их базовую форму или лемму. Мы увидели, как реализовать лемматизацию с помощью библиотеки PyTorch и предварительно обученной модели лемматизации библиотеки spaCy, а также рассмотрели некоторые варианты использования лемматизации, такие как классификация текста и поиск информации. Мы также рассмотрели, как настроить модель лемматизации с помощью PyTorch и spaCy, и обсудили плюсы и минусы, а также возможные варианты использования тонкой настройки лемматизации.

Как всегда, важно помнить об ограничениях и потенциальных ловушках любого метода предварительной обработки и выбирать правильный инструмент для работы, исходя из ваших конкретных потребностей и целей. Лемматизация — это лишь один из многих методов, доступных вам как специалисту по обработке естественного языка, и, поняв его сильные и слабые стороны, вы будете лучше подготовлены к его эффективному использованию в своих проектах.

Таким образом, лемматизация — это процесс, используемый при обработке естественного языка для преобразования слов в их базовую форму или лемму. Он обычно используется для предварительной обработки текстовых данных для дальнейшего анализа или для повышения производительности моделей машинного обучения. Существует два основных типа лемматизации: лемматизация на основе стемминга, которая использует стеммер для создания кандидатов на лемму слова, а затем выбирает наиболее вероятную лемму с помощью классификатора, и лемматизация на основе словаря, которая использует словарь для поиска. лемму напрямую.

В этом блоге мы увидели, как реализовать лемматизацию с помощью библиотеки PyTorch и предварительно обученной модели лемматизации библиотеки spaCy. Мы также рассмотрели некоторые варианты использования лемматизации, такие как классификация текстов и поиск информации. Как всегда, важно помнить об ограничениях и потенциальных ловушках любого метода предварительной обработки и выбирать правильный инструмент для работы, исходя из ваших конкретных потребностей и целей.

Лемматизация — это лишь один из многих методов, доступных вам как специалисту по обработке естественного языка, и, поняв его сильные и слабые стороны, вы будете лучше подготовлены к его эффективному использованию в своих проектах.

В нашем следующем блоге из этой серии мы продолжим изучение методов предварительной обработки и углубимся в важный шаг во многих конвейерах обработки естественного языка: тегирование частей речи (POS).

Тегирование POS — это процесс маркировки каждого слова в предложении его частью речи, такой как существительное, глагол, прилагательное и т. д. Эта информация может использоваться для различных последующих задач, таких как распознавание именованных сущностей, синтаксический анализ и анализ. тематическое моделирование.

Мы начнем с обсуждения основ тегирования POS, включая различные типы тегов POS и то, как они работают. Затем мы рассмотрим, как реализовать теги POS в Python, используя библиотеку PyTorch и предварительно обученные модели библиотеки spaCy. Наконец, мы рассмотрим некоторые распространенные варианты использования POS-тегов, а также их ограничения и потенциальные ловушки.

Так что следите за обновлениями моего следующего блога о тегах POS!

Исходный код: Github.

Подпишитесь на меня: LinkedIn, Instagram, Facebook