Вопрос. Имея два вопроса, вы должны сказать, совпадают ли они по смыслу или нет.
- Предварительная обработка текста. На этом этапе текст предварительно обрабатывается, чтобы сделать его согласованным и готовым к дальнейшей обработке. Общие методы предварительной обработки включают преобразование текста в нижний регистр, удаление знаков препинания и обработку специальных символов или символов. Этот шаг гарантирует, что текст находится в стандартизированном формате для последующего анализа.
- Токенизация. Токенизация включает в себя разбиение предварительно обработанного текста на отдельные слова или подслова, называемые токенами. Этот шаг позволяет представить текст в виде структурированной последовательности токенов, которую можно легко обрабатывать и анализировать.
- Удаление стоп-слова. Стоп-слова – это часто встречающиеся в языке слова, такие как "the", "is" или "and", которые не имеют существенного значения. Удаление этих слов помогает уменьшить шум в тексте и фокусируется на более информативном содержании. Удаление стоп-слов можно выполнить с помощью предопределенных списков стоп-слов или статистических методов, основанных на частоте слов.
- Лемматизация или выделение корня. Лемматизация и выделение корня — это методы, используемые для приведения слов к их основной или корневой форме. Лемматизация преобразует слова в их словарную или каноническую форму (лемму), в то время как выделение корня усекает слова до их корневой формы. Эти методы помогают нормализовать слова и уменьшить размер словарного запаса за счет группировки различных флективных форм слова вместе.
- Внедрение слов. Методы внедрения слов направлены на представление слов в виде плотных векторов в многомерном пространстве, где векторы фиксируют семантические и контекстуальные отношения между словами. К популярным моделям встраивания слов относятся Word2Vec, GloVe и BERT. Представляя слова в виде векторов, процесс встраивания фиксирует семантическое значение и позволяет проводить дальнейший анализ и сравнение.
- Встраивание предложений. Чтобы уловить смысл всего предложения, вложения на уровне предложений создаются путем объединения вложений слов. На этом этапе вложения слов объединяются таким образом, чтобы сохранить семантическую информацию предложения. Можно использовать такие методы, как усреднение встраивания слов или использование моделей, специально разработанных для встраивания предложений, таких как Universal Sentence Encoder (USE) или BERT.
- Вычисление семантического подобия. Вложения предложений двух вопросов сравниваются для вычисления их семантического сходства. Общие методы расчета семантического сходства включают косинусное сходство, евклидово расстояние или более сложные методы, такие как сиамские или триплетные сети. Эти подходы измеряют сходство между векторными представлениями вопросов и обеспечивают оценку сходства. (Спасибо Google)
- Определение порога. Устанавливается порог для классификации вопросов как похожих или несходных на основе оценки семантического сходства. Пороговое значение определяется путем экспериментов и оценки помеченного набора данных. Это зависит от конкретного приложения и желаемого компромисса между точностью и полнотой. Более высокий порог может привести к более строгим требованиям к сходству, в то время как более низкий порог может привести к более мягкой классификации.
- Принятие решения. Наконец, на основе оценки семантического сходства и порогового значения принимается решение, являются ли два вопроса одинаковыми или нет по смыслу. Если оценка семантического сходства превышает пороговое значение, вопросы считаются похожими; в противном случае они считаются непохожими.
Исходя из этого, я попытаюсь ответить на некоторые вопросы, которые у меня возникли при прохождении конвейера НЛП.
Получение данных
Q1. Откуда я могу получить данные?
Данные для обучения и оценки модели могут быть получены из различных источников. Это могут быть общедоступные наборы данных вопросов и ответов, онлайн-форумы, журналы поддержки клиентов или даже платформы пользовательского контента. Конкретный источник будет зависеть от наличия и актуальности данных для рассматриваемой проблемы.
Подготовка текста
Вопрос 2. Какие действия по очистке я бы выполнил?
Действия по очистке обычно включают удаление из текста любой нерелевантной информации, такой как HTML-теги, URL-адреса или специальные символы. Кроме того, также будут выполняться такие шаги, как преобразование текста в нижний регистр, удаление знаков препинания и обработка стоп-слов.
Вопрос 3. Какой шаг предварительной обработки текста мне следует применить?
Шаги предварительной обработки текста включают в себя токенизацию, которая разбивает текст на отдельные слова или подслова. Лемматизация или стемминг могут быть применены для сокращения слов до их основы или корневой формы. Эти шаги помогают нормализовать текст и сделать его пригодным для дальнейшей обработки.
Q4. Требуется ли расширенная предварительная обработка текста?
В зависимости от конкретных требований задачи и качества входных данных могут использоваться расширенные методы предварительной обработки текста, такие как проверка орфографии, распознавание сущностей или тегирование частей речи.
Разработка функций
В5. Какие функции я бы создал?
В этом случае разработка признаков может сосредоточиться на учете различных аспектов вопросов. Например, могут быть созданы такие функции, как количество слов, средняя длина слова или наличие определенных ключевых слов. Кроме того, для сбора более тонкой информации можно использовать функции n-грамм или синтаксические функции, такие как теги POS или деревья синтаксического анализа зависимостей.
Моделирование
Вопрос 6. Какой алгоритм я бы использовал для решения поставленной задачи?
Для решения проблемы определения сходства между вопросами можно использовать алгоритм машинного обучения, такой как сиамская нейронная сеть, машины опорных векторов (SVM) или ансамбль деревьев решений (например, случайный лес).
Q7. Какие показатели внутренней оценки вы бы использовали?
Внутренние метрики оценки, такие как точность, достоверность, полнота и оценка F1, могут использоваться для оценки производительности модели на тестовых или проверочных данных.
Q8. Какие внешние показатели оценки вы бы использовали?
Внешние метрики оценки будут зависеть от конкретного приложения или варианта использования. Например, если модель интегрирована в систему ответов на вопросы, можно отслеживать такие показатели, как удовлетворенность пользователей, время отклика или количество правильных ответов.
Развертывание
Q9. Как бы вы развернули свое решение во всем продукте?
Решение может быть развернуто как часть более крупного продукта или системы, в которой используется функция схожести вопросов. Развертывание может включать создание API или интеграцию модели в существующую программную инфраструктуру.
Q10. Как и за чем вы будете следить?
Мониторинг может включать в себя отслеживание использования развернутой системы, включая количество запросов, время отклика и отзывы пользователей. Мониторинг также может включать регулярную регистрацию показателей производительности модели.
Q11. Какова будет ваша стратегия обновления модели?
Стратегия обновления модели будет зависеть от таких факторов, как доступность новых данных, изменения в поведении пользователей или усовершенствования базовой технологии. Можно рассмотреть возможность регулярного переобучения модели с использованием новых данных или периодических обновлений модели для обеспечения оптимальной производительности с течением времени.
— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —
На этом пока все. Если у вас есть другие идеи, пожалуйста, дайте мне знать, я все еще учусь.
