Векторизация слов с помощью FastText

Для автоматического анализа семантической близости слов необходимо преобразовать их в числовую форму, которая сохраняет информацию о смысловых связях между словами. FastText решает эту задачу, представляя слова в виде многомерных векторов, которые можно сравнивать с помощью математических операций.

Вместо того чтобы рассматривать слова как единые сущности, FastText разбивает их на более мелкие фрагменты – последовательности из нескольких символов. При моделировании позиций слов мы используем только разреженное подмножество векторных признаков слов, следуя гипотезе о том, что только часть значения слова зависит от узкого контекста абзаца, тогда как остальная часть его значения либо фиксирована, либо зависит от более широкого контекста (Novotný et al., 2022). Это позволяет модели учитывать морфологическую структуру слов, что особенно полезно для языков с богатой словоформой, таких как русский. Например, слово "обучение" может быть представлено как набор n-грамм "<об", "обу", "буч", "уче", "чени", "ение>", что помогает распознавать схожие по смыслу слова даже при наличии небольших различий в написании. Также пример разбиения на разно число последовательностей букв приведен в Таблице 2.

Таблица 2 - Пример представления слова в виде 3-грамм и в виде 4-грамм

Слово	3-граммы	4-граммы
Исследование	Исс, ссл, сле, лед, едо, дов, ова, ван, ани, ние	Иссл, ссле, след, ледо, едов, дова, ован, вани, ание

Для наглядности на Рисунке 1 представлена визуализация примера векторного представления слов (в данном случае терминов использующихся для описания материалов).

Рисунок 1 - Визуализация векторного представления свойств материалов

FastText использует метод непрерывного мешка слов (CBOW) и пропущенного слова (Skip-gram), что позволяет моделировать зависимости между словами на основе контекста. CBOW предсказывает текущее слово, по окружающим словам, тогда как Skip-gram работает наоборот – предсказывает вероятные соседние слова, учитывая заданное слово. Это делает модель способной улавливать как локальные, так и глобальные контекстуальные зависимости.

Такая методика делает FastText устойчивым к словам, которых не было в обучающем корпусе. Даже если конкретное слово отсутствует в модели, его вектор можно приблизительно определить на основе n-грамм, входящих в его состав. Это критически важно для работы с редкими словами, неологизмами, опечатками и различными языковыми формами. Благодаря использованию субсловных единиц FastText позволяет сохранять информацию о внутренней структуре слов, что особенно актуально для агглютинативных и флективных языков, таких как турецкий, финский и русский.

Векторизация слов с использованием FastText может осуществляться двумя способами: с применением предобученных моделей и путем обучения собственной модели на пользовательском корпусе текстов. В первом случае используются заранее подготовленные вектора, созданные на основе крупных текстовых данных, таких как Википедия или новостные статьи. Это позволяет быстро получить векторное представление слов без необходимости их обучения. Во втором случае модель обучается с нуля на специфическом наборе текстов, что дает возможность адаптировать ее к профессиональной или отраслевой терминологии.

Для эффективного обучения собственной модели FastText предоставляет параметры, такие как размер окна контекста, минимальная и максимальная длина n-грамм, размер выходного векторного пространства и скорость обучения. Оптимальная настройка этих параметров позволяет добиться высокой точности модели в конкретных прикладных задачах. Например, увеличение размера n-грамм улучшает способность модели распознавать сложные слова, а сокращение контекстного окна делает модель более чувствительной к локальным семантическим зависимостям.

FastText также поддерживает методы отрицательного сэмплирования (англ. - negative sampling) и субдискретизацию частотных слов, что помогает сбалансировать распределение частот встречающихся слов и повысить эффективность обучения. Кроме того, благодаря возможности использования нескольких языков одновременно, FastText может быть применен в сложных задачах, таких как машинный перевод и кросс-языковой анализ текстов.

В результате применения FastText для векторизации слов удается получить представления, которые лучше отражают смысловую близость лексем, учитывать морфологию языка и эффективно обрабатывать незнакомые слова. Это делает его одним из наиболее мощных инструментов для задач обработки естественного языка, включая автоматическое аннотирование текстов, анализ тональности, машинный перевод и интеллектуальный поиск.