Извлечение текстовых признаков — это процесс преобразования необработанных текстовых данных в числовой или структурированный формат, который можно использовать в качестве входных данных для алгоритмов машинного обучения, статистического анализа и различных других задач, связанных с данными. Текстовые данные в их естественной форме сложны для прямой обработки многими алгоритмами, поскольку они обычно требуют числового ввода. Извлечение признаков преобразует текстовые данные в более подходящее представление, сохраняя при этом значимую информацию.

Общие приемы и методы, используемые для извлечения текстовых признаков

  1. Bag-of-Words (BoW): этот подход представляет документ как вектор количества слов. Он игнорирует порядок слов и фокусируется только на их частоте. Каждое слово становится функцией, а количество каждого слова в документе становится значением этой функции.
  2. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): это разновидность подхода BoW. Он присваивает вес каждому термину в зависимости от его частоты в документе и его редкости во всем корпусе. Терминам, часто встречающимся в конкретном документе, но редко встречающимся во всем корпусе, присваивается более высокий вес.
  3. Внедрение слов. Это плотные представления слов с непрерывными значениями, которые фиксируют семантические отношения между словами. Такие методы, как Word2Vec, GloVe и fastText, генерируют вложения слов, и эти вложения можно использовать в качестве функций для последующих задач.
  4. Встраивание предложений. Подобно встраиваниям слов, вложения предложений фиксируют смысл целых предложений или абзацев. Такие модели, как BERT, GPT, и различные архитектуры кодировщика-декодера генерируют вложения предложений, которые можно использовать для таких задач, как анализ тональности, классификация текста и т. д.
  5. Моделирование темы. Такие методы, как скрытое распределение Дирихле (LDA), помогают извлекать темы из набора документов. Затем каждый документ представляется в виде распределения тем, и эти распределения можно использовать в качестве функций.

TF-IDF

Матрица TF-IDF — это числовое представление набора текстов (документов) в формате, отражающем важность каждого слова в документах по отношению ко всему корпусу. TF-IDF расшифровывается как Term Frequency-Inverse Document Frequency.

Вот разбивка условий и процесса:

  • Частота термина (TF): этот показатель определяет, как часто термин (слово) появляется в документе. Он рассчитывается как количество появлений термина в документе, деленное на общее количество терминов в этом документе. Это помогает придать важность словам, которые чаще встречаются в конкретном документе.
TF: (Number of occurrences of the term in the document) / (Total number of terms in the document)
  • Обратная частота документов (IDF): измеряет, насколько уникальным или редким является термин во всей коллекции документов. Он рассчитывается как логарифм общего количества документов, деленный на количество документов, содержащих термин. Это помогает придать большее значение словам, которые встречаются редко во всем корпусе.
IDF = log((Total number of documents) / (Number of documents containing term))
  • Показатель TF-IDF. Показатель TF-IDF для термина в документе является произведением его значений TF и ​​IDF.
TF-IDF = TF * IDF

Вычисляя баллы TF-IDF для каждого термина в каждом документе коллекции, вы можете создать матрицу, в которой строки представляют документы, а столбцы представляют термины. Каждая ячейка в матрице содержит оценку TF-IDF термина в конкретном документе. Эта матрица называется матрицей TF-IDF и представляет собой способ представления текстовых данных в числовом формате, отражающем относительную важность слов в документах.

Заключение

В заключение, TF-IDF (частота термина, обратная частоте документа) — это метод, используемый для извлечения и представления текстовых признаков в обработке естественного языка (NLP). Он количественно определяет важность слов в документе относительно их встречаемости во всем корпусе. TF измеряет частоту слова в конкретном документе, а IDF измеряет редкость слова во всей коллекции. Оценка TF-IDF для термина в документе является произведением его значений TF и ​​IDF.

TF-IDF используется для преобразования текстовых данных в числовые значения, которые можно использовать в качестве входных данных для различных задач NLP, таких как классификация текста, кластеризация и поиск информации. Присваивая более высокие баллы терминам, которые часто встречаются в документе, но редко встречаются в корпусе, TF-IDF фиксирует специфичность и значимость слов в их контексте.

Кроме того, BERT (представления двунаправленного кодировщика от преобразователей) — это новаторская предварительно обученная контекстуальная языковая модель, которая собирает богатую контекстную информацию, рассматривая как левый, так и правый контексты слов. Вложения BERT — это контекстуализированные представления слов, изученные на этапе предварительного обучения. Этот подход привел к впечатляющим улучшениям производительности в широком диапазоне задач НЛП. BERT относится к категории предварительно обученных контекстуальных языковых моделей, которые изменили ландшафт обработки естественного языка, фиксируя сложные отношения между словами и предложениями.

И TF-IDF, и BERT являются неотъемлемой частью современного NLP, позволяя преобразовывать необработанный текст в структурированные форматы, подходящие для анализа, машинного обучения и различных приложений. Эти методы подчеркивают эволюцию и изощренность технологий обработки языка, которые продолжают способствовать прогрессу в понимании и использовании текстовой информации.