В предыдущей статье мы обсудили основы НЛП и важность предварительной обработки текста. Теперь пришло время перейти к уровню 2 и изучить, как преобразовывать слова в векторы.

Когда дело доходит до обработки естественного языка, наиболее распространенным и эффективным способом представления текстовых данных является векторизация. Векторизация относится к процессу преобразования текста в числовую форму, которая может быть обработана алгоритмами машинного обучения. Это позволяет нам выполнять широкий спектр операций с текстовыми данными, включая анализ тональности, моделирование темы и классификацию текста.

Для достижения векторизации существует несколько методов предварительной обработки текста, которые вы можете использовать, включая Bag of Words, TF-IDF, Unigram и Bigram. Рассмотрим подробнее каждую из этих техник.

  1. Мешок слов (BoW).Техника мешка слов — это популярный метод векторизации в НЛП. Он включает в себя создание матрицы, в которой строки представляют документы или предложения, а столбцы представляют уникальные слова, присутствующие в текстовом корпусе. Каждая ячейка в матрице представляет частотность определенного слова в конкретном документе. Этот подход прост и эффективен, но не принимает во внимание порядок или контекст слов.

2. Частота термина, обратная частоте документа (TF-IDF):TF-IDF — это еще один метод векторизации, который учитывает частоту слов в документе, а также их общую частоту в корпусе. Идея состоит в том, чтобы присвоить больший вес словам, которые чаще встречаются в конкретном документе, но менее часто встречаются в корпусе. Этот метод помогает уменьшить влияние общих слов, присутствующих во всех документах, и сосредоточиться на наиболее релевантных словах.

3. Униграмма и биграмма: Униграмма и биграмма — это методы, которые учитывают частоту отдельных слов или пар последовательных слов в корпусе. Униграммы — это отдельные слова в текстовом корпусе, а биграммы — это пары слов, которые встречаются вместе. Эти методы помогают уловить контекст и отношения между словами.

В дополнение к этим методам предварительной обработки текста существуют также продвинутые подходы, такие как Gensim, word2vec и стандартный word2vec. Gensim — это библиотека Python, которая специализируется на тематическом моделировании и обнаружении сходства. Word2Vec — это модель нейронной сети, которая используется для создания встраивания слов. Он сопоставляет каждое слово многомерному вектору, который представляет его семантическое значение. Это делает его мощным инструментом для задач НЛП, таких как классификация текста и анализ настроений.

Освоив уровень 2, вы сможете быстро решать различные сценарии использования машинного обучения и приобретать мощные навыки обучения.

В следующей статье мы перейдем к уровню 3 и рассмотрим более продвинутые методы глубокого обучения, используемые в НЛП, такие как двунаправленный LSTM RNN, кодировщик и декодер, преобразователь модели внимания и BERT.

Вот и все!

Спасибо за прочтение!

Нашли эту статью полезной? Подписывайтесь на меня (Говинд Шарма) на Medium и читайте мои самые популярные статьи! Пожалуйста, 👏 эту статью, чтобы поделиться ею!