Нейро Психолог
Использование embeddings: векторное представление текста

Глава 1. Что такое embeddings?

Embeddings (векторные представления текста) – один из ключевых инструментов современного анализа естественного языка (NLP). Они позволяют преобразовать слова, предложения и даже целые тексты в числовые вектора, отображая семантические и синтаксические отношения между элементами языка.

История возникновения

Идея векторизации слов существует давно, однако широкое распространение она получила лишь благодаря достижениям глубокого обучения и работе компаний вроде Google и Facebook. Сегодня embeddings стали неотъемлемой частью большинства современных NLP-систем, позволяя решать широкий спектр задач обработки текстов: от поиска похожих документов до классификации отзывов пользователей.

-–

Семантическое пространство слов

Для понимания сути embeddings полезно представить себе пространственную модель языка. Представьте набор слов, каждый из которых представлен точкой в многомерном пространстве. Расстояние между этими точками отражает степень близости значений слов друг другу. Например, слово «кошка» ближе расположено к слову «кот», нежели к слову «дерево». Это позволяет системе эффективно извлекать скрытые закономерности и строить модели, учитывающие контекст.

Рассмотрим пример такого пространства:

– **«Кошка»** → [0.8, −0.5, 0.7]

– **«Пёс»** → [−0.4, 0.9, 0.6]

– **«Дерево»** → [0.2, −0.8, −0.3]

Здесь каждое число соответствует определенной размерной оси (размерность выбирается разработчиком), отражающей важные признаки значения слова.

-–

Как создаются embeddings?

Существует несколько популярных методов построения векторных представлений слов и предложений:

Метод Word2Vec

Word2Vec – классический метод, предложенный ещё в 2013 году. Он строит embeddings на основе частот совместного появления слов в тексте («соседства»). Самый популярный алгоритм этой группы – Skip-Gram (случайный пропуск слов):

1. Слово в центре контекста рассматривается вместе с несколькими соседними словами слева и справа.

2. Алгоритм пытается предсказать эти соседние слова исходя из центра, формируя таким образом матрицу отношений.

Пример работы алгоритма:

```

слово «кошка»: {«кот», «животное», «милая», «мурлычет», «мяукает»}

```

Метод GloVe

GloVe (Global Vectors for Word Representation) – подход, объединяющий идеи матричного разложения и статистического подсчета коллокаций. Этот метод представляет собой двухмерную матрицу с учетом частоты совместного появления слов:

$$

P(w_i, w_j) = \frac{\text{count}(w_i, w_j)}{\sum_{k}\text{count}(w_i, k)}

$$

где `count` обозначает количество встречаемых пар слов.

Transformer-подходы

С появлением архитектуры трансформеров стало возможным создавать гораздо более точные и гибкие embeddings, такие как BERT, ELMo и T5. Эти методы учитывают контекст всего предложения, строя уникальную эмбеддинговую репрезентацию каждого токена на основе всех предшествующих и последующих слов.

Например, использование BERT позволяет учитывать лексический и синтаксический контекст:

```

Предложение: «Пётр купил машину»

BERT-эмбеддинги будут различаться в зависимости от позиции и порядка слов:

«машину купил Пётр» ≠ «купил машину Пётр».

```

-–

Применение embeddings

Благодаря способности компактно представлять языковые единицы в виде чисел, embeddings нашли применение во множестве практических задач:

– Поиск похожих документов

– Классификация текстов

– Автоматическая аннотация статей

– Переводчик и переводческая система машинного перевода

– Анализ настроений (sentiment analysis)

– Чат-боты и диалоговые системы

-–

Embeddings являются важным инструментом современной науки о данных и NLP. Благодаря простоте реализации и мощному представлению информации, они открывают широкие возможности для автоматизации интеллектуальных процессов, начиная от рекомендаций фильмов и заканчивая сложными системами распознавания эмоций и намерений пользователя.

Глава 2. Обзор классических методов векторизации текста

При работе с текстом машинное обучение сталкивается с необходимостью представления строковых данных (текста) в числовом формате, пригодном для обработки алгоритмами машинного обучения. Это называется **векторизацией текста**. Цель данной главы – познакомить читателя с основными подходами и классическими методами преобразования естественного языка в вектора, применяемыми в современных системах анализа текста.

Основные методы векторизации текста

1. One-Hot Encoding (ОЭ)

One-hot encoding является одним из простейших способов векторизации текста. Этот метод представляет каждую уникальную лексему документа в виде бинарной строки длиной N, где N – количество уникальных слов в корпусе документов. Каждая позиция соответствует одному слову корпуса. Если слово встречается в документе, соответствующий бит устанавливается в единицу, иначе – ноль.

**Пример:**

Документ: *«Машина едет быстро»*

Слова корпуса: {машина, едет, быстро}.

Результат ОЭ для слова «машина»: `[1, 0, 0]`.

Для слова «быстро»: `[0, 0, 1]`.

**Преимущества:**

– Простота реализации.

– Легко интерпретируемый результат.

**Недостатки:**

– Нечувствительность к порядку слов.

– Слишком большое пространство признаков (с ростом размера словаря число признаков растет экспоненциально).

2. Bag-of-Words (BOW)

Bag-of-Words (мешок слов) базируется на принципе учета частоты встречаемости каждого уникального слова в тексте. Каждый документ представляется в виде взвешенного списка всех уникальных слов. Здесь используется техника одного из видов взвешивания, например, TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), учитывающая частоту термина в документе и редкость термина во всей коллекции.

**Формула расчета TF-IDF:**

$$TF-IDF(w, d) = TF(w, d) \times IDF(w)$$

где

– $TF(w, d)$ – частота появления слова $w$ в документе $d$,

– $IDF(w)$ – обратная частота документа: $\log\frac{N}{n_w}$, где $N$ – общее количество документов, $n_w$ – количество документов, содержащих слово $w$.

**Пример:**

Корпус:

– Документ 1: «Автобус идет по дороге».

– Документ 2: «Поезд едет по рельсам».

Используя BOW + TF-IDF, можно получить следующий вектор:

| Слово | Частота | IDF | TF-IDF |

|–|–|–|–|

| автобус | 1 | 0.69 | 0.69 |

| поезд | 1 | 0.69 | 0.69 |

| идет | 1 | 0.69 | 0.69 |

| дорога | 1 | 0.69 | 0.69 |

| ехать | 1 | 0.69 | 0.69 |

| рельсы | 1 | 0.69 | 0.69 |

Таким образом, каждый документ представлен фиксированным размером вектора, который удобно использовать в дальнейшем анализе.

**Преимущества:**

– Высокая скорость вычислений.

– Простота интерпретации.

**Недостатки:**

– Не учитываются контекстуальные связи между словами.

– Игнорирует порядок слов.

3. Word Embeddings

Метод word embedding представляет собой гораздо более гибкий способ отображения слов в пространстве низкой размерности. Вместо статичных булевых векторов, представляющих каждое слово через наличие/отсутствие конкретного признака, здесь каждая лексема кодируется динамическим вектором, отражающим её контекст в конкретной модели. Эти векторы имеют следующие важные свойства:

– Семантическое сходство: близкие по смыслу слова находятся рядом друг от друга в многомерном пространстве.

– Контекстуальная близость: слова, часто употребляемые вместе, также оказываются близкими в пространстве.

Наиболее популярными моделями являются:

– Word2Vec (Skip-Gram, CBOW),

– GloVe,

– FastText.

**Word2Vec:**

Модель Word2Vec предлагает два основных подхода:

– Skip-Gram: предсказание контекста по слову.

– Continuous Bag of Words (CBOW): предсказание слова по окружению.

В обеих моделях используются нейронные сети для построения непрерывных представлений слов в n-мерном пространстве.

**FastText:**

Разработка компании Facebook, основанная на подходе к обработке словарных элементов, позволяя моделировать фонемы и символы. FastText значительно улучшает результаты при малом объеме данных и больших коллекциях слов.

**Преимущества:**

– Учет семантической близости слов.

– Эффективность при большом количестве слов.

**Недостатки:**

– Ограниченные возможности по использованию новых терминов, отсутствующих в обучающей выборке.

4. Документы как мешок слов (Document as a bag of words)

Представление документов как совокупности слов, составляющих набор характеристик. Преимуществом данного метода является возможность быстрого вычисления и высокой точности классификации на небольших корпусах.

**Алгоритм работы:**

1. Рассчитывается частотный список всех слов в каждом документе.

2. Извлекаются наиболее информативные признаки, исходя из частотного распределения и статистики TF-IDF.

3. Формируется матрица признаков, используемая далее в алгоритмах машинного обучения.

**Пример:**

Даны два документа:

– Документ 1: «Зима прекрасна, снег блестит ярко»

– Документ 2: «Лето жаркое, солнце светит сильно»

Мешок слов для первого документа: [зима, прекрасна, снег, блестит, ярко].

Мешок слов для второго документа: [лето, жаркое, солнце, светит, сильно].

После формирования векторов размерностью 5×2 получается следующая матрица признаков:

```

| зима прекрасна снег блестит ярко |

| лето жаркое солнце светит сильно |

```

**Преимущества:**

– Упрощенная структура данных.

– Быстрое построение классификаторов.

**Недостатки:**

– Игнорирование порядка слов.

– Сложность масштабирования на большие объемы данных.

Выбор подходящего метода векторизации текста зависит от целей проекта, объема данных и специфики решаемой задачи. Например, one-hot encoding подходит для простых проектов с небольшим количеством слов, тогда как word embeddings позволяют учитывать контекстную близость слов и являются мощным инструментом для решения задач анализа текста.

Глава 3. Метод Word2Vec

Представление текста в виде числовых векторов – один из ключевых этапов машинного обучения и обработки естественного языка (NLP). Одним из наиболее эффективных методов преобразования текста в векторные представления является **Word2Vec**, разработанный в Google в 2013 году.

Общие принципы векторизации текста

Преобразование текстового материала в числовое пространство позволяет эффективно решать различные задачи NLP, такие как классификация документов, кластеризация и семантический поиск. Однако традиционные подходы, использующие булевы вектора или счетчики токенов, имеют ряд недостатков:

– Невозможность уловить смысловые связи между словами;

– Отсутствие учета контекста и синонимии.

Именно здесь на помощь приходит метод **Word2Vec**.

-–

Что такое Word2Vec?

Word2Vec представляет собой семейство алгоритмов, разработанных для эффективного построения встраивания (векторного представления) слов и предложений на основе большого корпуса текста. Основная идея заключается в создании плотной модели слова, где близкие по значению термины оказываются близко расположенными друг к другу в пространстве векторных представлений.

Существуют два основных подхода к построению этой модели:

– Skip-Gram (обратная задача);

– Continuous Bag of Words (CBOW).

Обе архитектуры используют механизмы машинного обучения, направленные на предсказание окружающего контекста или следующего слова на основании текущего.

-–

Алгоритм Skip-Gram

Алгоритм Skip-Gram основан на предположении, что близость двух слов в тексте определяется частотой совместного появления. Для каждой целевой точки выбираются ближайшие слова из окружения (скипнуты слова), и строится задача предсказания контекста.

Формализация задачи:

Пусть дана последовательность слов $\mathbf{x}_t = x_1, x_2, …, x_n$, тогда модель предсказывает вероятность нахождения каждого контекста $c$ рядом с текущим словом $x_t$. Задача формулируется следующим образом:

$$

P(c|x_t) = \frac{\exp(\text{sim}(v_c, v_{x_t}))}{\sum_{\forall c_i} \exp(\text{sim}(v_{c_i}, v_{x_t}) )}

$$

где:

– $v_x$ – векторное представление слова $x$,

– sim – функция сходства (обычно косинусное расстояние),

– $\text{sim}(v_a, v_b)$ – скалярное произведение нормированных векторов.

Оптимальное значение вектора достигается через максимизацию функции правдоподобия.

-–

Алгоритм CBOW

CBOW, напротив, предполагает обратную задачу: предугадывание центрального слова по окружающим словам.

Формальная постановка задачи:

Для заданной последовательности слов $x_1, x_2, …, x_n$ задача сводится к прогнозированию центрального слова $x_t$ на основе контекста соседних слов $C(x_t)$.

При использовании многомерных признаков каждый контекст представляется как сумма векторов окружающих слов:

$$

V_{context} = \sum_{i=1}^{n} v_{x_{i}}

$$

После чего вычисляется функция потерь:

$$

L(v_{x_t}, V_{context}) = -\log P(x_t | V_{context})

$$

Задача решается методом градиентного спуска, минимизируя ошибку прогнозирования.

-–

Преимущества и недостатки Word2Vec

Преимущества метода Word2Vec включают:

– Высокая скорость обучения даже на больших корпусах данных;

– Возможность получить достаточно точные векторы для широкого круга задач;

– Простота реализации и интерпретируемость результатов.

Однако существуют и ограничения:

– Не учитывается порядок следования слов (односторонний подход);

– Слова с похожими формами, но разными значениями могут оказаться далеко друг от друга.

-–

Практическое применение Word2Vec

Одним из популярных применений Word2Vec является создание тематически однородных наборов данных. Например, на практике этот алгоритм широко используется для решения следующих задач:

– Семантического поиска (поиск ближайших по значению терминов);

– Кластеризации документов;

– Предсказательной аналитики и рекомендаций.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.