Шагая в мир обработки естественного языка, вы имеете дело с большинством неструктурированных данных, в частности с текстом здесь, это может быть в любой форме абзац из большого учебника, текст песни, фрагмент новостной статьи, реклама, юридическое соглашение, исследовательская работа и т. д. Это делает необходимым понять, следует ли классифицировать текст, на который вы смотрите, по-разному, на его краткое изложение или обзор, что помогает пользователю понять настроение автора. и к какой категории относится данный текст. сочетание НЛП и машинного обучения помогает извлечь ценную информацию из неструктурированных текстовых данных.

Точно так же, как классификация слов, которой нас учат с детства: существительные, местоимения, глаголы, наречия, прилагательные и так далее. Мы можем правильно определить слово и отнести его к части речи. Поскольку эволюция технологий превзошла нормальную способность человека читать, мы постоянно ищем краткое изложение любого абзаца или дополняем пропущенное или наполовину законченное предложение или даже исправляем наши грамматические ошибки, чтобы они соответствовали правильному представлению. Необходимо получить большую глубину понимания для каждого текстового высказывания и выражения. Это поможет быстрому пониманию текста и поможет составить осмысленное резюме с помощью инструмента классификации текста.

Поскольку обработка естественного языка связана с AI ML, она разработана для различных приложений, таких как распознавание речи, анализ тональности, маскировка в заявлении и т. д., для собственного использования и в зависимости от того, как вы пробуете данные и хотите получить от них результат. Как бы я ни был заинтригован этим, я мог изучить его основное применение анализа настроений с помощью моего собственного плейлиста Spotify для анализа и посмотреть, что я слушаю? это хорошо для меня, это больше позитивно, мотивирует или это грустно и депрессивно. Это дает вам хорошее представление о том, в каком направлении вы движетесь, и вы можете исправить себя или всегда выбирать, в каком направлении вы хотите вести, перечисляя различных художников, основываясь также на их выборе настроения.

По мере того, как я углублялся в это, я нашел Трансформеры, модель на основе BERT, разработанную в 2014–2015 годах на основе исследования, проведенного с помощью техники внимания, которая снова имеет широкое применение. Модель Transformer соответствует большей части теста Glue, который показывает значительную точность, с которой он классифицирует данный текст, и демонстрирует рациональность в определении тональности всего подаваемого текста. Это быстрее из-за параллельной обработки и фокусируется на соответствующих частях предложения или текста. Вот потрясающее объяснение пошаговой процедуры, которая происходит за кулисами BERT

Предложение состоит из нескольких слов, значение предложения может быть выведено из значения каждого слова и количества вхождений, которое определяет его важность.

Предварительная обработка данных —
Очистка данных для удаления ненужных пробелов, знаков препинания, цифр, веб-сайтов и стоп-слов, таких как — i , a, am, are и т. д., помогает предварительно обработать правильный набор данных. Техника лемматизации, при которой каждая форма слова может быть преобразована в единый формат значения, который передает подобное — близко, закрывается, закрывается.
Предварительная обработка данных помогает ввести более чистый набор данных в вашу модель. Широко известный как — Мешок слов, который помогает токенизировать предложение и найти количество вхождений каждого слова в предложении или документе.

Построение векторов Word —
Слова нельзя использовать напрямую для обработки любого текста, поэтому они преобразуются в эквивалентные им числа для представления в векторной форме с помощью встраивания Word. Word2Vec — лучший способ завершить встраивание слов, вот быстрое видео самого новатора и серия лекций, которые помогут изучить более глубокое понимание и связанную с ним исследовательскую работу. интересный пример, объясняющий уравнение король - мужчина+женщина = королева.

Векторы слов

Следующая текстовая классификация в первую очередь применима к огромному набору документов, таких как исследовательские работы, если вы хотите найти ссылки на их содержание, называемые —
TF-IDF — Частота термина, обратная частоте документа, которые могут быть далее поясняется двумя терминами —
Частота термина — количество раз, которое слово встречается в тексте, это определяет вес этого термина в документе
tf(t,d ) = количество t в d/количество слов в d

Обратная частота документа — как говорится, обратная частота документа. Частота документа - это знание значения предложения путем знания частоты термина
df(t) = появление t в документах
Обратная частота документа проверяет релевантность этого слова в предложении или тексте. . DF — это вхождение слова в каждый отдельный документ. Инверсия DF указывает количество документов, разделенных частотой текста.
idf(t) = N / df(t) = N/ N(t), где N — количество документов

Самое распространенное слово менее значимо, но элемент кажется слишком резким. Следовательно, мы логарифмируем обратную частоту бумаги.
idf(t) = log(N/N(t))

TF-IDF помогает найти небольшую часть текста, например. цитаты или рекомендуемые или наиболее популярные корпуса в большом наборе данных или более крупном документе

Основа построения любой модели —

  1. Настраивать
  2. Выберите набор данных для обучения модели.
  3. Определить модель
  4. Обучите свою модель с помощью набора данных
  5. Оцените свою модель
  6. Проверьте свою модель с различными входными данными