Машинный анализ текста кратко

Обновлено: 05.07.2024

текста (АА), операция, которая заключается в том, что из данного текста на естественном языке извлекается содержащаяся в этом тексте грамматическая и семантическая информация, выполняемая по некоторому Алгоритму в соответствии с заранее разработанным описанием данного языка. Обратная операция называется автоматическим синтезом (См. Автоматический синтез) текста. АА подразделяется на три этапа:

1 ) лексико-морфологический — переход от отдельной словоформы к её лексико-грамматической характеристике;

2) синтаксический — переход от цепочки лексико-грамматических характеристик, представляющих фразу, к её синтаксической структуре;

Большая советская энциклопедия. — М.: Советская энциклопедия . 1969—1978 .

Полезное

Смотреть что такое "Автоматический анализ" в других словарях:

автоматический анализ номера абонента — автоматический анализ кода абонента — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом Синонимы автоматический анализ кода абонента EN automatic number… … Справочник технического переводчика

автоматический анализ неисправностей в системе — — [Я.Н.Лугинский, М.С.Фези Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва] Тематики электротехника, основные понятия EN automatic system trouble analysisASTA … Справочник технического переводчика

Автоматический синтез — текста (АС), операция, в которой по заданной грамматической и семантической информации строится содержащий эту информацию текст на естественном языке; операция выполняется по некоторому алгоритму в соответствии с заранее разработанным… … Большая советская энциклопедия

АНАЛИЗ И СИНТЕЗ — термины, обозначающие: 1) методы научного познания, которые являются этапами гносеологического процесса формирования понятий (А., С., сравнение, абстрагирование, обобщение); 2) начальный и конечный этапы научного исследования. А. (греч. analysis… … Новейший философский словарь

Автоматический перевод — (машинный перевод) выполняемое на ЭВМ действие по преобразованию текста на одном естественном языке в эквивалентный по содержанию текст на другом языке, а также результат такого действия. В современных системах А. п. участвует человек (редактор) … Лингвистический энциклопедический словарь

АВТОМАТИЧЕСКИЙ ПЕРЕВОД — машинный перевод, перевод текстов с одного языка на другой с помощью автоматич. устройств. А. п. одна из задач моделирования и автоматизации различных видов умственной деятельности человека, в данном случае речевой деятельности. А. п.… … Математическая энциклопедия

АНАЛИЗ и СИНТЕЗ — термины, обозначающие: 1) методы научного познания, которые являются этапами гносеологического процесса формирования понятий (А., С., сравнение, абстрагирование, обобщение), 2) начальный и конечный этапы научного исследования. А. (греч. analysis… … Социология: Энциклопедия

АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ АНАЛИЗ — хим. анализ, при к ром автоматич. устройствами выполняются неск. или все последоват. операции (отбор, транспортировка и подготовка пробы, измерение аналит. сигнала, идентификация компонентов и вычисление результатов определения). А. а. широко… … Химическая энциклопедия

ГАЗОВЫЙ АНАЛИЗ — качеств. обнаружение и количеств. определение компонентов газовых смесей. Проводится как с помощью автоматич. газоанализаторов, так и по лаб. методикам. Как правило, методы Г. а. основаны на измерении физ. параметров (св в) среды (электрич.… … Химическая энциклопедия

КАЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ — идентификация (обнаружение) компонентов анализируемых в в и приблизительная количеств, оценка их содержания в в вах и материалах. В качестве компонентов м. б. атомы и ионы, изотопы элементов и отдельные нуклиды, молекулы, функц. группы и радикалы … Химическая энциклопедия

Обработка текста является одной из наиболее распространенных задач во многих приложениях ML. Ниже приведены некоторые примеры таких приложений.

Эти приложения имеют дело с огромным количеством текста для выполнения классификации или перевода и включают в себя много работы на серверной части. Преобразование текста во что-то, что алгоритм может переварить, является сложным процессом. В этой статье мы обсудим этапы обработки текста.

Шаг 1: Предварительная обработка данных

Мы можем использовать python для выполнения многих операций предварительной обработки текста.

- Natural Language ToolKit - это одна из самых известных и наиболее часто используемых библиотек NLP, полезная для решения самых разнообразных задач: токенизации, стеммирования, тегирования, анализа и других. - Библиотека для извлечения данных из документов HTML и XML

OUT: [‘,’, ‘быстрые’, ‘коричневые’, ‘лиса’, ‘прыгает’, ‘over’, ‘’, az ленивый ’, собака’]

OUT: [‘,’, ‘быстрый’, ‘коричневый’, ‘лиса’,, прыгает ’,‘ ленивый ’,‘ собака ’]

OUT: [‘,’, ‘быстрый’, ‘коричневый’, ‘лиса’, ‘прыжок’, azЛазиi, ’собака’]

Шаг 2: Извлечение функций

При обработке текста слова текста представляют дискретные, категориальные признаки. Как мы кодируем такие данные таким образом, чтобы их можно было использовать в алгоритмах? Сопоставление текстовых данных с реальными векторами называется извлечением признаков. Одним из самых простых методов численного представления текста являетсяМешок слов.

Мешок слов (НОЧЬ):Составляем список уникальных слов в текстовом корпусе под названием словарный запас. Затем мы можем представить каждое предложение или документ в виде вектора, где каждое слово представлено как 1 для настоящего и 0 для отсутствия в словаре. Другое представление может быть подсчитано, сколько раз каждое слово появляется в документе. Наиболее популярным подходом является использованиеТермин частотно-обратная частота документов (TF-IDF)техника.

Термин частота (TF)= (Количество раз, когда термин t появляется в документе) / (Количество терминов в документе)
Частота обратных документов (IDF) =log (N / n), где N - количество документов, а n - количество документов, в которых появился термин t. IDF редкого слова высокий, тогда как IDF часто используемого слова, вероятно, будет низким , Таким образом, эффект выделения слов, которые различны.
Мы рассчитываемTF-IDFзначение термина как = TF * IDF

Давайте возьмем пример для вычисления TF-IDF термина в документе.

Одним из основных недостатков использования BOW является то, что он отбрасывает порядок слов, игнорируя тем самым контекст и, в свою очередь, значение слов в документе. Для обработки естественного языка (NLP) поддержание контекста слов имеет первостепенное значение. Для решения этой проблемы мы используем другой подход, называемый Вложение слов.

Вложение слова:Это представление текста, в котором слова, имеющие одинаковое значение, имеют похожее представление. Другими словами, он представляет слова в системе координат, где связанные слова, основанные на совокупности отношений, располагаются ближе друг к другу.

Давайте обсудим некоторые из известных моделейвстраивание слов:

Word2Vec

Word2vecпринимает в качестве входных данных большой объем текста и создает векторное пространство, в котором каждому уникальному слову присваивается соответствующий вектор в пространстве. Векторы слов располагаются в векторном пространстве так, что слова, которые имеют общий контекст в корпусе, расположены в непосредственной близости друг от друга в пространстве. Word2Vec очень хорошо знает смысл и демонстрирует его в таких задачах, как вычисление аналогичных вопросов в форме. это кбкаксэто к? Например,мужчинаэто кженщинакакдядяэто к?(тетя) используя простой метод смещения вектора на основе косинусного расстояния. Например, вот смещения вектора для трех пар слов, иллюстрирующие соотношение полов:

перчатка

Глобальные векторы для представления слова, илиперчаткаАлгоритм является расширением метода word2vec для эффективного изучения векторов слов. GloVe создает явную матрицу контекста слова или слова вхождения, используя статистику по всему текстовому корпусу. В результате получается модель обучения, которая может привести к улучшению вложения слов.

Рассмотрим следующий пример:

Целевые слова:лед, пар
Зонд слова:твердое тело, газ, вода, мода

ПозволятьР (к | ш)вероятность того, что словоКпоявляется в контексте словавес, Рассмотрим слово, тесно связанное след, но не дляСтим, такие кактвердый,P (твердый | лед)будет относительно высоким, иP (твердый | пар)будет относительно низким. Таким образом, соотношениеP (твердый | лед) / P (твердый | пар)будет большим. Если мы возьмем такое слово, какгазэто связано сСтимно не длялед, соотношениеP (газ | лед) / P (газ | пар)вместо этого будет маленьким. Для слова, связанного с обоимиледа такжеСтим, такие какводымы ожидаем, что соотношение будет близко к единице. обращатьсяВотБольше подробностей.

Вложения слов кодируют каждое слово в вектор, который фиксирует какое-то отношение и сходство между словами в текстовом корпусе. Это означает, что даже такие варианты слов, как регистр, орфография, пунктуация и т. Д., Будут автоматически выучены. В свою очередь это может означать, что некоторые из этапов очистки текста, описанных выше, могут больше не требоваться.

Шаг 3: Выбор алгоритмов ML

Существуют различные подходы к построению моделей ML для различных текстовых приложений в зависимости от того, что является проблемным пространством и доступными данными.

Давайте построимАнализатор настроенийнадIMDBнабор данных обзора фильма с использованием методов, обсуждавшихся до сих пор.

предварительная обработка

Давайте сохраним собранные данные в виде файла .csv для дальнейшего использования.

Чтобы получить частотное распределение слов в тексте, мы можем использовать nltk.FreqDist() функция, которая перечисляет основные слова, используемые в тексте, обеспечивая грубое представление о главной теме в текстовых данных, как показано в следующем коде:

Это дает 50 лучших слов, используемых в тексте, хотя очевидно, что некоторые из стоп-слов, такие как the часто встречаются на английском языке.

Присмотритесь, и вы найдете много ненужных знаков препинания и тегов. Исключая одно- и двухбуквенные слова, такие как the , this , and , that возьмите верхний слот на графике распределения частоты слов, показанном ниже.

Давайте уберем стоп-слова для дальнейшей очистки текстового корпуса.

Теперь это похоже на очищенный текстовый корпус и такие слова, как went , saw , movie и т.д., принимая верхние слоты, как и ожидалось.

Еще один полезный инструмент визуализации wordcloud Пакет помогает создавать облака слов путем случайного размещения слов на холсте с размерами, пропорциональными их частоте в тексте.

Построение классификатора

После очистки пришло время построить классификатор для определения настроения каждого обзора фильма. Из набора данных IMDb разделите тестовые и тренировочные наборы по 25000 каждый:

scikit-learn предоставляет несколько классных инструментов для предварительной обработки текста Мы используем TfidTransformer чтобы преобразовать корпус текста в векторы объектов, мы ограничиваем максимальное количество объектов до 10000. Для получения дополнительной информации о том, как использовать TfidTransformer обращатьсяВот,

Есть много алгоритмов на выбор, мы будем использовать базовый наивный байесовский классификатор и обучать модель на тренировочном наборе.

Наш анализатор настроений готов и обучен. Теперь давайте проверим производительность нашей модели на тестовом наборе, чтобы предсказать метки настроения.

Вау. Анализатор настроений на основе классификатора NB хорошо справляется с точностью около 79%. Вы можете попробовать изменить длину вектора признаков и варьировать параметры TfidTransformer чтобы увидеть влияние на точность модели.

Вывод:Мы подробно обсудили методы обработки текста, используемые в НЛП. Мы также продемонстрировали использование обработки текста и построили Sentiment Analyzer с классическим подходом ML, достигшим довольно хороших результатов.

Спасибо за чтение этой статьи, рекомендую и поделитесь, если вам это нравится.

И тогда машина при обработке текстов ничем иным не занимается, как подсчитывает число материалов, где встречаются те слова, которые интересуют исследователя.

Такие операции находят все большее применение и предложениями - провести такой анализ - уже пестрят рекламные странички профессиональных журналов. Дело тут за малым: предусмотреть, например, возможности синонимического ряда понятий.

Более сложные случаи, когда речь идет о генерализации вывода, не обеспеченного симметричным рядом известных слов, пока неподвластны компьютеру, и на этот счет иллюзий пока питать не следует. Другое дело, что компьютер может выступать как машинописный лист фиксации результатов, к которым приходит кодировщик текста. Но и тут существует соображение контроля за этим выводом. Думается, что возможности предъявления такого анализа для контроля пока сдерживают применение компьютера в этом качестве.

Но вспомним, как все это начиналось. Группа ученых Гарвардского университета в США (рук. Ф. Стоун) в 1961 г. начала разработку принципов подобной машинной обработки, проведя серию анализов самых различных текстов: газет, сочинений членов малых групп, программных речей, произнесенных кандидатами на президентский пост от демократической и республиканской партий США, личных документов (писем, дневников, автобиографий) [14].

В рамках этого исследования было разработано несколько программ со следующими общими требованиями: компьютер отыскивает в тексте лингвистические аналоги тем категориям, которые интересуют и оговорены исследователем; подсчитывает частоту употребления этих категорий и их сочетания; выводит результаты в таблицы распределений; группирует текст в зависимости от употребляющихся там категорий и т.д.

Обозреваемое нами комплексное исследование включает следующие самостоятельные анализы.

Исследование Д. Данфи связано с изучением малых групп, оно основано на анализе вербального поведения членов малых групп. Целью этого изучения было выяснение ролевых различий в группах, связей, отношения к фигуре формального наставника - все это во временном развитии. Материалом для анализа были сочинения испытуемых групп. Основными категориями были самоотождествление, величина группы, служащей для испытуемых референтной, действия и эмоции, институциональный контекст и т.д.

Группа исследований была связана с политическими текстами, в частности, анализ М. Смитом, Ф. Стоуном и Е. Гленн программных речей, произнесенных кандидатами на президентский пост от демократической и республиканской партии США в течение 36 лет (от Смита и Гувера до Джонсона и Голдуотера).

Исследователи Дж. Нейменвирс и Т. Брейер провели анализ статей, опубликованных в газетах The Times (Англия), Le Monde (Франция), Frankfurtur Allgieine Zeitung (тогда еще Западная Германия), The New York Times (США), на предмет того, как, по их мнению, обстоит дело с политической интеграцией западных стран в связи с существованием экономических и военных союзов между ними.

Процесс межгосударственной интеграции понимался как изменение следующих четырех элементов: характер принятия решений, касающихся судеб различных стран; обмен между странами почтой, студентами; торговля, иммиграция; мнения масс и элиты по поводу перспектив на этот счет. Показателями изменений в ориентации анализируемых престижных газет были выбраны внимание к национальным и региональным символам и степень тождественности в ориентации газет всех четырех стран.

Хотя первые словники создавались исследователями под конкретные задачи и главным тут была идентификация ключевых слов, сами авторы отлично понимали перспективы развития компьютерного дела - их размышления о том, что наборная клавиатура, связанная с компьютером, будет обычной принадлежностью школьного класса и делового офиса учителя, бухгалтера, психотерапевта, библиотекаря (ясно видно, что эти размышления относились к дореволюционной эпохе - до революции, когда был изобретен персональный компьютер), звучат сегодня как предвидение. Но для того чтобы выполнять все эти ожидаемые операции, нужно было, чтобы компьютер мог различать не только слова, но и смысл более пространных языковых единиц. Для этого нужно было решение проблемы синтаксического анализа. К сегодняшнему дню частично такие проблемы решены, коль скоро мы доверяем своему компьютеру - при наличии в нем специфических программ - проверку ошибок набранного текста.

С тех пор машинный метод обработки текстовых массивов все больше находит себе применение. При чем мы имеем в данном случае не те чисто прикладные случаи, когда машина помогает отыскать нужную вам научную литературу по ключевым словам, которые такая литература имеет заранее в виде своеобразной паспортички (или патент изобретения, если вы хотите проверить, не изобрел ли кто уже предлагаемый вами велосипед); или практику, по которой работает Международный междисциплинарный Индекс публикаций ( Citation In dex ) - индекс представляет из себя распечатку статей из 7000 журналов, издаваемых во всем мире, по лицам, упоминаемым там. Каждое упоминание лица классифицируется по источнику: является ли оно автором статьи, упоминается ли в ходе дискуссии, появляется ли его имя в рецензии, в библиографии и т.д. Более детальный вариант этого индекса по социальной проблематике содержит роспись всех статей по ключевым словам.

Как ни странным это покажется на первый взгляд, именно пример с машинной обработкой текстов иллюстрирует очень важную для понимания сущности контент-анализа мысль. И в другом месте учебника эта мысль не прозвучала бы так явственно. Анализ содержания как метод не обладает магическими качествами - вы не получите из него больше, чем вложили в него. Если нечто значительное, важное, необычное не предусмотрено процедурой, то оно не появится в результате анализа, каким бы сложным и кропотливым он ни был.

Говоря о машинной обработке текстов, мы должны уточнить, что сейчас обсуждали случаи, когда компьютер оперирует непосредственно текстом. Гораздо более часты случаи, когда ЭВМ используется, грубо говоря, как арифмометр, оперируя с введенными в него кодировочными карточками, которые уже содержат итоги наблюдения за текстом, осуществленного исследователем. Сейчас это уже распространенная практика.

02.03.2021 | Истратов Даниил, г.Москва | 0

Сначала стоит определить основные условия задачи. Не волнуйтесь, они будут усложняться по нарастающей.

Тип задачи: классификация.

Датасет: Чистый длинный эмоциональный текст на английском языке в каждой ячейке, плюс оценка автором своего настроения при написании.

Уже можно понять, что рассматриваемый датасет близок к идеалу. Это могут быть, например, обзоры на фильмы и сериалы, после которых автор ставит 1-10 звёзд (а потом специально для нас даёт ещё и словесное описание своей эмоции).

К решению такого кейса можно подойти очень оригинально. Среди оптимальных моделей машинного обучения сразу можно выделить: Наивный байесовский классификатор, Метод опорных векторов или Случайный лес. Если хочется приключений, можно развернуться с масштабными n-граммами или пойти в глубокое обучение. Даже чистая проверка по словарям позитив/негатив даст хороший результат — на длинном тексте будет высокий шанс построения статистических закономерностей в том числе и в русском языке.

По алгоритму предобработки: токенизация -> нормализация -> векторизация — и учить.

Теперь усложним задачу. Пусть текст теперь русский, но он будет короче (например, твитты). В этот раз придётся сложнее. Для приемлемого качества нужно немного поменять предобработку, выбрать модели посложнее и подобрать им правильные параметры. В идеале стоит обратиться к RuBERT, тогда результат будет впечатляющим, но сама модель довольно капризная, поэтому можно посмотреть другие сложные классификаторы вроде LGBM и CatBoost. Я бы рекомендовал LGBM, она быстрее и качественнее. Для выбранной модели проводим поиск оптимальных параметров по сетке и проводим кросс-валидацию для их проверки (GS + CV). Для оценки модели лучше использовать метрики точности и полноты, например, f1.

Вот таким образом, но не без обходных путей, мы рассмотрели использование моделей машинного обучения для анализа тональности текста разной сложности и применили несколько уникальных инструментов.

Читайте также: