какие методы обработки естественного языка выделяются

Основы Natural Language Processing для текста

Обработка естественного языка сейчас не используются разве что в совсем консервативных отраслях. В большинстве технологических решений распознавание и обработка «человеческих» языков давно внедрена: именно поэтому обычный IVR с жестко заданными опциями ответов постепенно уходит в прошлое, чатботы начинают все адекватнее общаться без участия живого оператора, фильтры в почте работают на ура и т.д. Как же происходит распознавание записанной речи, то есть текста? А вернее будет спросить, что лежит в основе соврменных техник распознавания и обработки? На это хорошо отвечает наш сегодняшний адаптированный перевод – под катом вас ждет лонгрид, который закроет пробелы по основам NLP. Приятного чтения!

Что такое Natural Language Processing?

Natural Language Processing (далее – NLP) – обработка естественного языка – подраздел информатики и AI, посвященный тому, как компьютеры анализируют естественные (человеческие) языки. NLP позволяет применять алгоритмы машинного обучения для текста и речи.

Например, мы можем использовать NLP, чтобы создавать системы вроде распознавания речи, обобщения документов, машинного перевода, выявления спама, распознавания именованных сущностей, ответов на вопросы, автокомплита, предиктивного ввода текста и т.д.

Сегодня у многих из нас есть смартфоны с распознаванием речи – в них используется NLP для того, чтобы понимать нашу речь. Также многие люди используют ноутбуки со встроенным в ОС распознаванием речи.

Примеры

Cortana

В Windows есть виртуальный помощник Cortana, который распознает речь. С помощью Cortana можно создавать напоминания, открывать приложения, отправлять письма, играть в игры, узнавать погоду и т.д.

Siri это помощник для ОС от Apple: iOS, watchOS, macOS, HomePod и tvOS. Множество функций также работает через голосовое управление: позвонить/написать кому-либо, отправить письмо, установить таймер, сделать фото и т.д.

Gmail

Известный почтовый сервис умеет определять спам, чтобы он не попадал во входящие вашего почтового ящика.

Dialogflow

Платформа от Google, которая позволяет создавать NLP-ботов. Например, можно сделать бота для заказа пиццы, которому не нужен старомодный IVR, чтобы принять ваш заказ.

Python-библиотека NLTK

NLTK (Natural Language Toolkit) – ведущая платформа для создания NLP-программ на Python. У нее есть легкие в использовании интерфейсы для многих языковых корпусов, а также библиотеки для обработки текстов для классификации, токенизации, стемминга, разметки, фильтрации и семантических рассуждений. Ну и еще это бесплатный опенсорсный проект, который развивается с помощью коммьюнити.
Мы будем использовать этот инструмент, чтобы показать основы NLP. Для всех последующих примеров я предполагаю, что NLTK уже импортирован; сделать это можно командой import nltk

Основы NLP для текста

В этой статье мы рассмотрим темы:

1. Токенизация по предложениям

Токенизация (иногда – сегментация) по предложениям – это процесс разделения письменного языка на предложения-компоненты. Идея выглядит довольно простой. В английском и некоторых других языках мы можем вычленять предложение каждый раз, когда находим определенный знак пунктуации – точку.

Но даже в английском эта задача нетривиальна, так как точка используется и в сокращениях. Таблица сокращений может сильно помочь во время обработки текста, чтобы избежать неверной расстановки границ предложений. В большинстве случаев для этого используются библиотеки, так что можете особо не переживать о деталях реализации.

Возьмем небольшой текст про настольную игру нарды:

Чтобы сделать токенизацию предложений с помощью NLTK, можно воспользоваться методом nltk.sent_tokenize

На выходе мы получим 3 отдельных предложения:

2. Токенизация по словам

Токенизация (иногда – сегментация) по словам – это процесс разделения предложений на слова-компоненты. В английском и многих других языках, использующих ту или иную версию латинского алфавита, пробел – это неплохой разделитель слов.

Тем не менее, могут возникнуть проблемы, если мы будем использовать только пробел – в английском составные существительные пишутся по-разному и иногда через пробел. И тут вновь нам помогают библиотеки.

Давайте возьмем предложения из предыдущего примера и применим к ним метод nltk.word_tokenize

3. Лемматизация и стемминг текста

Обычно тексты содержат разные грамматические формы одного и того же слова, а также могут встречаться однокоренные слова. Лемматизация и стемминг преследуют цель привести все встречающиеся словоформы к одной, нормальной словарной форме.

Приведение разных словоформ к одной:

То же самое, но уже применительно к целому предложению:

Лемматизация и стемминг – это частные случаи нормализации и они отличаются.

Стемминг – это грубый эвристический процесс, который отрезает «лишнее» от корня слов, часто это приводит к потере словообразовательных суффиксов.

Лемматизация – это более тонкий процесс, который использует словарь и морфологический анализ, чтобы в итоге привести слово к его канонической форме – лемме.

Отличие в том, что стеммер (конкретная реализация алгоритма стемминга – прим.переводчика) действует без знания контекста и, соответственно, не понимает разницу между словами, которые имеют разный смысл в зависимости от части речи. Однако у стеммеров есть и свои преимущества: их проще внедрить и они работают быстрее. Плюс, более низкая «аккуратность» может не иметь значения в некоторых случаях.

4. Стоп-слова

Стоп-слова – это слова, которые выкидываются из текста до/после обработки текста. Когда мы применяем машинное обучение к текстам, такие слова могут добавить много шума, поэтому необходимо избавляться от нерелевантных слов.

Стоп-слова это обычно понимают артикли, междометия, союзы и т.д., которые не несут смысловой нагрузки. При этом надо понимать, что не существует универсального списка стоп-слов, все зависит от конкретного случая.

Рассмотрим, как можно убрать стоп-слова из предложения:

Если вы не знакомы с list comprehensions, то можно узнать побольше здесь. Вот другой способ добиться того же результата:

Тем не менее, помните, что list comprehensions быстрее, так как оптимизированы – интерпретатор выявляет предиктивный паттерн во время цикла.

Вы можете спросить, почему мы конвертировали список во множество. Множество это абстрактный тип данных, который может хранить уникальные значения, в неопределенном порядке. Поиск по множеству гораздо быстрее поиска по списку. Для небольшого количества слов это не имеет значения, но если речь про большое количество слов, то строго рекомендуется использовать множества. Если хотите узнать чуть больше про время выполнения разных операций, посмотрите на эту чудесную шпаргалку.

5. Регулярные выражения.

Регулярное выражение (регулярка, regexp, regex) – это последовательность символов, которая определяет шаблон поиска. Например:

Мы можем использовать регулярки для дополнительного фильтрования нашего текста. Например, можно убрать все символы, которые не являются словами. Во многих случаях пунктуация не нужна и ее легко убрать с помощью регулярок.

Модуль re в Python представляет операции с регулярными выражениями. Мы можем использовать функцию re.sub, чтобы заменить все, что подходит под шаблон поиска, на указанную строку. Вот так можно заменить все НЕслова на пробелы:

Регулярки – это мощный инструмент, с его помощью можно создавать гораздо более сложные шаблоны. Если вы хотите узнать больше о регулярных выражениях, то могу порекомендовать эти 2 веб-приложения: regex, regex101.

6. Мешок слов

Алгоритмы машинного обучения не могут напрямую работать с сырым текстом, поэтому необходимо конвертировать текст в наборы цифр (векторы). Это называется извлечением признаков.

Мешок слов – это популярная и простая техника извлечения признаков, используемая при работе с текстом. Она описывает вхождения каждого слова в текст.

Чтобы использовать модель, нам нужно:

Интуиция подсказывает, что схожие документы имеют схожее содержимое. Также, благодаря содержимому, мы можем узнать кое-что о смысле документа.

Пример:
Рассмотрим шаги создания этой модели. Мы используем только 4 предложения, чтобы понять, как работает модель. В реальной жизни вы столкнетесь с бОльшими объемами данных.

1. Загружаем данные

Представим, что это наши данные и мы хотим загрузить их в виде массива:

Для этого достаточно прочитать файл и разделить по строкам:

2. Определяем словарь

Соберем все уникальные слова из 4 загруженных предложений, игнорируя регистр, пунктуацию и односимвольные токены. Это и будет наш словарь (известные слова).

Для создания словаря можно использовать класс CountVectorizer из библиотеки sklearn. Переходим к следующему шагу.

3. Создаем векторы документа

Далее, мы должны оценить слова в документе. На этом шаге наша цель – превратить сырой текст в набор цифр. После этого, мы используем эти наборы как входные данные для модели машинного обучения. Простейший метод скоринга – это отметить наличие слов, то есть ставить 1, если есть слово и 0 при его отсутствии.

Теперь мы можем создать мешок слов используя вышеупомянутый класс CountVectorizer.

Это наши предложения. Теперь мы видим, как работает модель «мешок слов».

Еще пару слов про мешок слов

Сложность этой модели в том, как определить словарь и как подсчитать вхождение слов.

Когда размер словаря увеличивается, вектор документа тоже растет. В примере выше, длина вектора равна количеству известных слов.

В некоторых случаях, у нас может быть неимоверно большой объем данных и тогда вектор может состоять из тысяч или миллионов элементов. Более того, каждый документ может содержать лишь малую часть слов из словаря.

Как следствие, в векторном представлении будет много нулей. Векторы с большим количеством нулей называются разреженным векторами (sparse vectors), они требуют больше памяти и вычислительных ресурсов.

Однако мы можем уменьшить количество известных слов, когда используем эту модель, чтобы снизить требования к вычислительным ресурсам. Для этого можно использовать те же техники, что мы уже рассматривали до создания мешка слов:

N-грамма это последовательность каких-либо сущностей (слов, букв, чисел, цифр и т.д.). В контексте языковых корпусов, под N-граммой обычно понимают последовательность слов. Юниграмма это одно слово, биграмма это последовательность двух слов, триграмма – три слова и так далее. Цифра N обозначает, сколько сгруппированных слов входит в N-грамму. В модель попадают не все возможные N-граммы, а только те, что фигурируют в корпусе.

Рассмотрим такое предложение:

Оценка (скоринг) слов

Когда создан словарь, следует оценить наличие слов. Мы уже рассматривали простой, бинарный подход (1 – есть слово, 0 – нет слова).

Есть и другие методы:

7. TF-IDF

У частотного скоринга есть проблема: слова с наибольшей частотностью имеют, соответственно, наибольшую оценку. В этих словах может быть не так много информационного выигрыша для модели, как в менее частых словах. Один из способов исправить ситуацию – понижать оценку слова, которое часто встречается во всех схожих документах. Это называется TF-IDF.

TF-IDF (сокращение от term frequency — inverse document frequency) – это статистическая мера для оценки важности слова в документе, который является частью коллекции или корпуса.

Скоринг по TF-IDF растет пропорционально частоте появления слова в документе, но это компенсируется количеством документов, содержащих это слово.

Формула скоринга для слова X в документе Y:

Формула TF-IDF. Источник: filotechnologia.blogspot.com/2014/01/a-simple-java-class-for-tfidf-scoring.html

TF (term frequency — частота слова) – отношение числа вхождений слова к общему числу слов документа.

IDF (inverse document frequency — обратная частота документа) — инверсия частоты, с которой некоторое слово встречается в документах коллекции.

В итоге, вычислить TF-IDF для слова term можно так:

Можно использовать класс TfidfVectorizer из библиотеки sklearn, чтобы вычислить TF-IDF. Давайте проделаем это с теми же сообщениями, что мы использовали в примере с мешком слов.

Заключение

В этой статье были разобраны основы NLP для текста, а именно:

Если вы хотите увидеть все описанные концепции в одном большом примере, то вам сюда.

Источник

Как решить 90% задач NLP: пошаговое руководство по обработке естественного языка

Неважно, кто вы — зарекомендовавшая себя компания, или же только собираетесь запустить свой первый сервис — вы всегда можете использовать текстовые данные для того, чтобы проверить ваш продукт, усовершенствовать его и расширить его функциональность.

Обработкой естественного языка (NLP) называется активно развивающаяся научная дисциплина, занимающаяся поиском смысла и обучением на основании текстовых данных.

Как вам может помочь эта статья

За прошедший год команда Insight приняла участие в работе над несколькими сотнями проектов, объединив знания и опыт ведущих компаний в США. Результаты этой работы они обобщили в статье, перевод которой сейчас перед вами, и вывели подходы к решению наиболее распространенных прикладных задач машинного обучения.

Мы начнем с самого простого метода, который может сработать — и постепенно перейдем к более тонким подходам, таким как feature engineering, векторам слов и глубокому обучению.

После прочтения статьи, вы будете знать, как:

К оригинальному посту прилагается интерактивный блокнот Jupyter, демонстрирующий применение всех упомянутых техник. Мы призываем вас воспользоваться им по мере того, как вы будете читать статью.

Применение машинного обучения для понимания и использования текста

Обработка естественного языка позволяет получать новые восхитительные результаты и является очень широкой областью. Однако, Insight идентифицировала следующие ключевые аспекты практического применения, которые встречаются гораздо чаще остальных:

Шаг 1: Соберите ваши данные

Примерные источники данных

Любая задача машинного обучения начинается с данных — будь то список адресов электронной почты, постов или твитов. Распространенными источниками текстовой информации являются:

Датасет «Катастрофы в социальных медиа»

Для иллюстрации описываемых подходов мы будем использовать датасет «Катастрофы в социальных медиа», любезно предоставленный компанией CrowdFlower.

Авторы рассмотрели свыше 10 000 твитов, которые были отобраны при помощи различных поисковых запросов вроде «в огне», «карантин» и «столпотворение». Затем они пометили, имеет ли твит отношение к событию-катастрофе (в отличие от шуток с использованием этих слов, обзоров на фильмы или чего-либо, не имеющего отношение к катастрофам).

Поставим себе задачу определить, какие из твитов имеют отношение к событию-катастрофе в противоположность тем твитам, которые относятся к нерелевантным темам (например, фильмам). Зачем нам это делать? Потенциальным применением могло бы быть эксклюзивное уведомление должностных лиц о чрезвычайных ситуациях, требующих неотложного внимания — при этом были бы проигнорированы обзоры последнего фильма Адама Сэндлера. Особая сложность данной задачи заключается в том, что оба этих класса содержат одни и те же критерии поиска, поэтому нам придется использовать более тонкие отличия, чтобы разделить их.

Далее мы будем ссылаться на твиты о катастрофах как «катастрофа», а на твиты обо всём остальном как «нерелевантные».

Метки (Labels)

Наши данные имеют метки, так что мы знаем, к каким категориям принадлежат твиты. Как подчеркивает Ричард Сочер, обычно быстрее, проще и дешевле найти и разметить достаточно данных, на которых будет обучаться модель — вместо того, чтобы пытаться оптимизировать сложный метод обучения без учителя.

Rather than spending a month figuring out an unsupervised machine learning problem, just label some data for a week and train a classifier.

Вместо того, чтобы тратить месяц на формулирование задачи машинного обучения без учителя, просто потратьте неделю на то, чтобы разметить данные, и обучите классификатор.

Шаг 2. Очистите ваши данные

Правило номер один: «Ваша модель сможет стать лишь настолько хороша,
насколько хороши ваши данные»

Одним из ключевых навыков профессионального Data Scientist является знание о том, что должно быть следующим шагом — работа над моделью или над данными. Как показывает практика, сначала лучше взглянуть на сами данные, а только потом произвести их очистку.
Чистый датасет позволит модели выучить значимые признаки и не переобучиться на нерелевантном шуме.

Далее следует чеклист, который используется при очистке наших данных (подробности можно посмотреть в коде).

Шаг 3. Выберите хорошее представление данных

В качестве ввода модели машинного обучения принимают числовые значения. Например, модели, работающие с изображениями, принимают матрицу, отображающую интенсивность каждого пикселя в каждом канале цвета.

Улыбающееся лицо, представленное в виде массива чисел

Наш датасет представляет собой список предложений, поэтому для того, чтобы наш алгоритм мог извлечь паттерны из данных, вначале мы должны найти способ представить его таким образом, чтобы наш алгоритм мог его понять.

One-hot encoding («Мешок слов»)

Естественным путем отображения текста в компьютерах является кодирование каждого символа индивидуально в виде числа (пример подобного подхода — кодировка ASCII). Если мы «скормим» подобную простую репрезентацию классификатору, он будет должен изучить структуру слов с нуля, основываясь лишь на наших данных, что на большинстве датасетов невозможно. Следовательно, мы должны использовать более высокоуровневый подход.

Например, мы можем построить словарь всех уникальных слов в нашем датасете, и ассоциировать уникальный индекс каждому слову в словаре. Каждое предложение тогда можно будет отобразить списком, длина которого равна числу уникальных слов в нашем словаре, а в каждом индексе в этом списке будет хранится, сколько раз данное слово встречается в предложении. Эта модель называется «Мешком слов» (Bag of Words), поскольку она представляет собой отображение полностью игнорирущее порядок слов предложении. Ниже иллюстрация такого подхода.

Представление предложений в виде «Мешка слов». Исходные предложения указаны слева, их представление — справа. Каждый индекс в векторах представляет собой одно конкретное слово.

Визуализируем векторные представления

В словаре «Катастрофы в социальных медиа» содержится около 20 000 слов. Это означает, что каждое предложение будет отражено вектором длиной 20 000. Этот вектор будет содержать преимущественно нули, поскольку каждое предложение содержит лишь малое подмножество из нашего словаря.

Для того, чтобы выяснить, захватывают ли наши векторные представления (embeddings), релевантную нашей задаче информацию (например, имеют ли твиты отношение к катастрофам или нет), стоит попробовать визуализировать их и посмотреть, насколько хорошо разделены эти классы. Поскольку словари обычно являются очень большими и визуализация данных на 20 000 измерений невозможна, подходы вроде метода главных компонент (PCA) помогают спроецировать данные на два измерения.

Визуализация векторных представлений для «мешка слов»

Судя по получившемуся графику, не похоже, что два класса разделены как следует — это может быть особенностью нашего представления или просто эффектом сокращения размерности. Для того, чтобы выяснить, являются ли для нас полезными возможности «мешка слов», мы можем обучить классификатор, основанный на них.

Шаг 4. Классификация

Когда вы в первый раз принимаетесь за задачу, общепринятой практикой является начать с самого простого способа или инструмента, который может решить эту задачу. Когда дело касается классификации данных, наиболее распространенным способом является логистическая регрессия из-за своей универсальности и легкости толкования. Ее очень просто обучить, и ее результаты можно интерпретировать, поскольку вы можете с легкостью извлечь все самые важные коэффициенты из модели.

Разобьем наши данные на обучающую выборку, которую мы будем использовать для обучения нашей модели, и тестовую — для того, чтобы посмотреть, насколько хорошо наша модель обобщается на данные, которые не видела до этого. После обучения мы получаем точность в 75.4%. Не так уж и плохо! Угадывание самого частого класса («нерелеватно») дало бы нам лишь 57%.

Однако, даже если результата с 75% точностью было бы достаточно для наших нужд, мы никогда не должны использовать модель в продакшне без попытки понять ее.

Шаг 5. Инспектирование

Матрица ошибок

Первый шаг — это понять, какие типы ошибок совершает наша модель, и с какими видами ошибок нам в дальнейшем хотелось бы встречаться реже всего. В случае нашего примера, ложно-положительные результаты классифицируют нерелевантный твит в качестве катастрофы, ложно-отрицательные — классифицируют катастрофу как нерелевантный твит. Если нашим приоритетом является реакция на каждое потенциальное событие, то мы захотим снизить наши ложно-отрицательные срабатывания. Однако, если мы ограничены в ресурсах, то мы можем приоритезировать более низкую частоту ложно-отрицательных срабатываний для уменьшения вероятности ложной тревоги. Хорошим способом визуализации данной информации является использование матрицы ошибок, которая сравнивает предсказания, сделанные нашей моделью, с реальными метками. В идеале, данная матрица будет представлять собой диагональную линию, идущую из левого верхнего до нижнего правого угла (это будет означать, что наши предсказания идеально совпали с правдой).

Наш классификатор создает больше ложно-отрицательных, чем ложно-положительных результатов (пропорционально). Другими словами, самая частая ошибка нашей модели состоит в неточной классификации катастроф как нерелевантных. Если ложно-положительные отражают высокую стоимость для правоохранительных органов, то это может стать хорошим вариантом для нашего классификатора.

Объяснение и интерпретация нашей модели

Чтобы произвести валидацию нашей модели и интерпретировать ее предсказания, важно посмотреть на то, какие слова она использует для принятия решений. Если наши данные смещены, наш классификатор произведет точные предсказания на выборочных данных, но модель не сможет достаточно хорошо обобщить их в реальном мире. На диаграмме ниже показаны наиболее значимые слова для классов катастроф и нерелевантных твитов. Составление диаграмм, отражающих значимость слов, не составляет трудностей в случае использования «мешка слов» и логистической регрессии, поскольку мы просто извлекаем и ранжируем коэффициенты, которые модель использует для своих предсказаний.

«Мешок слов»: значимость слов

Наш классификатор верно нашел несколько паттернов (hiroshima — «Хиросима», massacre — «резня»), но ясно видно, что он переобучился на некоторых бессмысленных терминах («heyoo», «x1392»). Итак, сейчас наш «мешок слов» имеет дело с огромным словарем из различных слов и все эти слова для него равнозначны. Однако, некоторые из этих слов встречаются очень часто, и лишь добавляют шума нашим предсказаниям. Поэтому далее мы постараемся найти способ представить предложения таким образом, чтобы они могли учитывать частоту слов, и посмотрим, сможем ли мы получить больше полезной информации из наших данных.

Шаг 6. Учтите структуру словаря

TF-IDF

Чтобы помочь нашей модели сфокусироваться на значимых словах, мы можем использовать скоринг TF-IDF (Term Frequency, Inverse Document Frequency) поверх нашей модели «мешка слов». TF-IDF взвешивает на основании того, насколько они редки в нашем датасете, понижая в приоритете слова, которые встречаются слишком часто и просто добавляют шум. Ниже приводится проекция метода главных компонент, позволяющая оценить наше новое представление.

Визуализация векторного представления с применением TF-IDF.

Мы можем наблюдать более четкое разделение между двумя цветами. Это свидетельствует о том, что нашему классификатору должно стать проще разделить обе группы. Давайте посмотрим, насколько улучшатся наши результаты. Обучив другую логистическую регрессию на наших новых векторных представлениях, мы получим точность в 76,2%.

Очень незначительное улучшение. Может, наша модель хотя бы стала выбирать более важные слова? Если полученный результат по этой части стал лучше, и мы не даем модели «мошенничать», то можно считать этот подход усовершенствованием.

TF-IDF: Значимость слов

Выбранные моделью слова действительно выглядят гораздо более релевантными. Несмотря на то, что метрики на нашем тестовом множестве увеличились совсем незначительно, у нас теперь гораздо больше уверенности в использовании модели в реальной системе, которая будет взаимодействовать с клиентами.

Шаг 7. Применение семантики

Word2Vec

Наша последняя модель смогла «выхватить» слова, несущие наибольшее значение. Однако, скорее всего, когда мы выпустим ее в продакшн, она столкнется со словами, которые не встречались в обучающей выборке — и не сможет точно классифицировать эти твиты, даже если она видела весьма похожие слова во время обучения.

Чтобы решить данную проблему, нам потребуется захватить семантическое (смысловое) значение слов — это означает, что для нас важно понимать, что слова «хороший» и «позитивный» ближе друг к другу, чем слова «абрикос» и «континент». Мы воспользуемся инструментом Word2Vec, который поможет нам сопоставить значения слов.

Использование результатов предварительного обучения

Word2Vec — это техника для поиска непрерывных отображений для слов. Word2Vec обучается на прочтении огромного количества текста с последующим запоминанием того, какое слово возникает в схожих контекстах. После обучения на достаточном количестве данных, Word2Vec генерирует вектор из 300 измерений для каждого слова в словаре, в котором слова со схожим значением располагаются ближе друг к другу.

Авторы публикации на тему непрерывных векторных представлений слов выложили в открытый доступ модель, которая была предварительно обучена на очень большом объеме информации, и мы можем использовать ее в нашей модели, чтобы внести знания о семантическом значении слов. Предварительно обученные векторы можно взять в репозитории, упомянутом в статье по ссылке.

Отображение уровня предложений

Быстрым способом получить вложения предложений для нашего классификатора будет усреднение оценок Word2Vec для всех слов в нашем предложении. Это все тот же подход, что и с «мешком слов» ранее, но на этот раз мы теряем только синтаксис нашего предложения, сохраняя при этом семантическую (смысловую) информацию.

Векторные представления предложений в Word2Vec

Вот визуализация наших новых векторных представлений после использования перечисленных техник:

Визуализация векторных представлений Word2Vec.

Теперь две группы цветов выглядят разделенными еще сильнее, и это должно помочь нашему классификатору найти различие между двумя классами. После обучения той же модели в третий раз (логистическая регрессия), мы получаем точность в 77,7% — и это наш лучший результат на данный момент! Настало время изучить нашу модель.

Компромисс между сложностью и объяснимостью

Поскольку наши векторные представления более не представлены в виде вектора с одним измерением на слово, как было в предыдущих моделях, теперь тяжелее понять, какие слова наиболее релевантны для нашей классификации. Несмотря на то, что мы по-прежнему обладаем доступом к коэффициентам нашей логистической регрессии, они относятся к 300 измерениям наших вложений, а не к индексам слов.

Для столь небольшого прироста точности, полная потеря возможности объяснить работу модели — это слишком жесткий компромисс. К счастью, при работе с более сложными моделями мы можем использовать интерпретаторы наподобие LIME, которые применяются для того, чтобы получить некоторое представление о том, как работает классификатор.

LIME доступен на Github в виде открытого пакета. Данный интерпретатор, работающий по принципу черного ящика, позволяет пользователям объяснять решения любого классификатора на одном конкретном примере при помощи изменения ввода (в нашем случае — удаления слова из предложения) и наблюдения за тем, как изменяется предсказание.

Давайте взглянем на пару объяснений для предложений из нашего датасета.

Правильные слова катастроф выбраны для классификации как «релевантные».

Здесь вклад слов в классификацию выглядит менее очевидным.

Впрочем, у нас нет достаточного количества времени, чтобы исследовать тысячи примеров из нашего датасета. Вместо этого, давайте запустим LIME на репрезентативной выборке тестовых данных, и посмотрим, какие слова встречаются регулярно и вносят наибольший вклад в конечный результат. Используя данный подход, мы можем получить оценки значимости слов аналогично тому, как мы делали это для предыдущих моделей, и валидировать предсказания нашей модели.

Похоже на то, что модель выбирает высоко релевантные слова и соответственно принимает понятные решения. По сравнению со всеми предыдущими моделями, она выбирает наиболее релевантные слова, поэтому лучше будет отправить в продакшн именно ее.

Шаг 8. Использование синтаксиса при применении end-to-end подходов

Мы рассмотрели быстрые и эффективные подходы для генерации компактных векторных представлений предложений. Однако, опуская порядок слов, мы отбрасываем всю синтаксическую информацию из наших предложений. Если эти методы не дают достаточных результатов, вы можете использовать более сложную модель, которая принимает целые выражения в качестве ввода и предсказывает метки, без необходимости построения промежуточного представления. Распространенный для этого способ состоит в рассмотрении предложения как последовательности индивидуальных векторов слов с использованием или Word2Vec, или более свежих подходов вроде GloVe или CoVe. Именно этим мы и займемся далее.

Высокоэффективная архитектура обучения модели без дополнительной предварительной и последующей обработки (end-to-end, источник)

Сверточные нейронные сети для классификации предложений (CNNs for Sentence Classification) обучаются очень быстро и могут сослужить отличную службу в качестве входного уровня в архитектуре глубокого обучения. Несмотря на то, что сверточные нейронные сети (CNN) в основном известны своей высокой производительностью на данных-изображениях, они показывают превосходные результаты при работе с текстовыми данными, и обычно гораздо быстрее обучаются, чем большинство сложных подходов NLP (например, LSTM-сети и архитектуры Encoder/Decoder ). Эта модель сохраняет порядок слов и обучается ценной информации о том, какие последовательности слов служат предсказанием наших целевых классов. В отличии от предыдущих моделей, она в курсе существования разницы между фразами «Лёша ест растения» и «Растения едят Лёшу».

Обучение данной модели не потребует сильно больше усилий по сравнению с предыдущими подходами (смотрите код), и, в итоге, мы получим модель, которая работает гораздо лучше предыдущей, позволяя получить точность в 79,5%. Как и с моделями, которые мы рассмотрели ранее, следующим шагом должно быть исследование и объяснение предсказаний с помощью методов, которые мы описали выше, чтобы убедиться в том, что модель является лучшим вариантом, который мы можем предложить пользователям. К этому моменту вы уже должны чувствовать себя достаточно уверенными, чтобы справиться с последующими шагами самостоятельно.

В заключение

Итак, краткое содержание подхода, который мы успешно применили на практике:

Как уже отмечалось в статье, кто угодно может извлечь пользу, применив методы машинного обучения, тем более в мире интернета, со всем разнообразием аналитических данных. Поэтому темы искусственного интеллекта и машинного обучения непременно обсуждаются на наших конференциях РИТ++ и Highload++, причем с совершенно практической точки зрения, как и в этой статье. Вот, например, видео нескольких прошлогодних выступлений:

Источник