Примеры программных средств, автоматизирующих решение задачи

Наряду с растущей популярностью глубокого обучения для решения задач классификации появились различные модели глубокого обучения, имеющие сложную архитектуру (Khasanah, 2021). Сюда же можно отнести задачу семантического анализа текста. Классификация текста представляет собой контролируемый процесс обучения, направленный на автоматическую категоризацию текстовых данных (Ke Yan, n.d.). В свою очередь смысловая категоризация позволяет выполнить семантических анализ. Для автоматического анализа семантической близости слов с помощью векторизации разработано несколько мощных инструментов. Среди них наиболее популярны Word2Vec, GloVe и FastText. Эти модели позволяют строить векторные представления слов, что дает возможность вычислять их семантическую близость, выявлять скрытые связи между словами и анализировать их контексты. Однако, несмотря на общую цель, принципы работы этих методов различны.

Word2Vec — модель для векторного представления слов, разработанная исследователями Google. Она использует два основных подхода: CBOW (предсказание слова по его окружению) и Skip-gram (предсказание контекстных слов по заданному слову). Word2Vec обучается на больших текстовых корпусах и хорошо выявляет семантические связи между словами, однако не учитывает морфологию. Это означает, что разные формы одного и того же слова будут представлены различными векторами, что снижает точность анализа в языках со сложной грамматикой. Кроме того, модель плохо справляется с редкими словами, так как их вектора могут быть недостаточно точно обучены.

GloVe, разработанный в Стэнфордском университете, строит вектора слов не на основе локального контекста, как Word2Vec, а используя статистику совместной встречаемости слов в корпусе. Это позволяет модели лучше учитывать глобальную структуру языка и делать более точные прогнозы даже для редко встречающихся слов. Однако, по сравнению с Word2Vec, процесс обучения GloVe требует больше ресурсов и занимает больше времени, что делает его менее удобным для работы с очень большими объемами данных.

FastText представляет собой усовершенствованную версию Word2Vec, так как использует разбиение слов на n-граммы — последовательности из нескольких символов. Данный метод векторного представления может быть эффективно применен для многих слов, которые отсутствовали в обучающем текстовом массиве(Бородаенко and Погудина, 2020). FastText отличается высокой скоростью обучения и возможностью обрабатывать большие текстовые массивы, но за счет хранения дополнительных данных его модели занимают больше памяти.

Ниже представлена таблица сравнения общих показателей этих методов (Таблица 1).

Таблица 1 – Сравнение программных средств семантического анализа текста

Сравниваемые способы решения задачи	Показатели, по которым эти способы решения задачи, могут быть сравнены
	Поддержка морфологии	Устойчивость к редким словам	Скорость обучения	Доступность
Word2Vec	нет	низкая	высокая	открытый код
GloVe	нет	высокая	низкая	открытый код
FastText	да	высокая	высокая	открытый код