Оценка семантической близости слов
После векторизации слов возникает задача оценки их семантической близости. Для этого используются математические методы, позволяющие вычислить степень схожести между векторными представлениями слов. Один из наиболее распространенных подходов основывается на вычислении косинусного сходства, которое измеряет косинус угла между векторами в многомерном пространстве. Чем меньше угол между векторами, тем выше их семантическая близость.
Основная идея сопоставления семантического словаря заключается в использовании лексического сканера, который распознает термины корпуса, имеющие общий корень или основу с предопределенной терминологией, и сопоставляет их с контролируемыми терминами (Banerjee et al., 2017).
Кроме косинусного сходства, могут применяться и другие методы оценки семантической близости, такие как евклидово расстояние, которое измеряет абсолютное расстояние между двумя точками (векторами) в многомерном пространстве. В отличие от косинусного сходства, этот метод не нормализован и зависит от масштаба векторов. Также используется манхэттенское расстояние, которое представляет собой сумму модулей разностей координат соответствующих элементов векторов и применяется в задачах, где расстояния вдоль отдельных осей имеют приоритет. Еще одной альтернативой является метрика Минковского, которая обобщает евклидово и манхэттенское расстояния, позволяя настраивать степень их влияния через параметр порядка.
Использование FastText для оценки семантической близости имеет ряд преимуществ по сравнению с традиционными методами векторизации слов, такими как Word2Vec и GloVe. В отличие от них, FastText использует представление слов в виде набора n-грамм, что позволяет учитывать морфологию слов, включая суффиксы и префиксы. Такой подход позволяет корректно анализировать даже неизвестные или редко встречающиеся слова и улучшать качество представления слов в языках со сложной морфологией, например в русском. Например, если в тексте встречается слово "обученность", которого нет в обучающем словаре, FastText все равно сможет определить его семантическую близость к слову "обучение" на основе совпадающих n-грамм. Это достигается благодаря разбиению слов на подстроки длиной, например: "обученность" ["обу", "уче", "ченно", "енность"].
Практическое применение оценки семантической близости находит себя в широком спектре задач, включая построение систем рекомендаций, анализ схожести пользовательских запросов и предпочтений, тематическое моделирование, выявление скрытых тем в больших объемах текстовых данных, автоматическую категоризацию текстов, классификацию новостей, документов, отзывов, а также улучшение поисковых алгоритмов, предоставляя пользователю релевантные результаты даже при опечатках или синонимичных запросах.
Таким образом, вычисление семантической близости векторизованных слов является ключевой задачей в обработке естественного языка, находящей применение в различных областях искусственного интеллекта и анализа данных.
Методика применения библиотеки FastText для реализации семантического анализа текста
Для реализации семантического анализа текста с помощью FastText необходимо пройти несколько ключевых шагов. Сначала требуется подготовить текстовый корпус: для этого все слова приводятся к нижнему регистру, удаляются стоп-слова и знаки препинания, что позволяет улучшить качество модели. Далее, используя библиотеку FastText, можно обучить модель на этом корпусе или загрузить уже предобученную модель для получения векторных представлений слов. В процессе обучения можно настроить такие параметры, как размер контекстного окна, длина n-грамм и количество эпох обучения, что позволяет адаптировать модель под специфические задачи.
После обучения модели FastText можно приступить к векторизации слов.
Функция вычисления косинусного сходства играет ключевую роль в анализе семантической близости слов:
Косинусное сходство измеряет угловое расстояние между двумя векторами, и его значение варьируется от -1 до 1, где 1 означает полное совпадение направления векторов (максимальное сходство), 0 — отсутствие сходства, а -1 — противоположное направление. В данном контексте эта функция позволяет количественно оценить, насколько схожи значения двух слов на основе их контекста и морфологической структуры. Далее поэтапно будет рассмотрена практическая реализация.
Этап 1
Для работы с библиотекой FastText необходимо начать с установки интерпретатора Python. Рекомендуется загрузить актуальную версию Python (3.8 и выше) с официального сайта, выбрав дистрибутив, соответствующий операционной системе. В процессе установки важно активировать опцию Add Python to PATH, чтобы обеспечить корректное взаимодействие с командной строкой. После завершения инсталляции следует проверить её успешность, выполнив в терминале (Linux/macOS) или командной строке (Windows) команду python --version (или python3 --version), которая должна отобразить установленную версию интерпретатора.
Для изоляции зависимостей и предотвращения конфликтов между проектами рекомендуется создать виртуальное окружение. Это можно сделать с помощью команды python -m venv fasttext_env, после чего его необходимо активировать: на Windows — через fasttext_env\Scripts\activate, а на Linux/macOS — через source fasttext_env/bin/activate. Далее следует убедиться в актуальности менеджера пакетов pip, выполнив pip install --upgrade pip, а затем установить саму библиотеку FastText командой pip install fasttext. Важно отметить, что для корректной работы FastText требуется наличие компилятора C++ (на Windows — Microsoft Visual C++ 14.0 или новее).
Этап 2
После завершения установки рекомендуется проверить её работоспособность, запустив интерпретатор Python (python) и выполнив импорт библиотеки (import fasttext). Отсутствие ошибок будет свидетельствовать о готовности среды к использованию. Для расширения функциональности в научных задачах можно дополнительно установить пакеты numpy и pandas через пакетный менеджер pip. В случае возникновения проблем с официальным пакетом FastText следует рассмотреть альтернативные варианты, например, сборку библиотеки из исходного кода, доступного в репозитории GitHub. Данный порядок действий обеспечит стабильную среду для применения FastText в академических и прикладных исследованиях.
Этап 3
После установки можно начать реализацию программы. Для этого в установленное программное окружение необходимо добавить python файл, в который скопировать код, приведённый в Листинге 1. Убедившись, что интерпретатор не выявляет ошибок в коде, необходимо запустить код.
Листинг 1 - пример использования библиотеки FastText для семантического анализа текста
import fasttext
import numpy as np
# Подготовка текста
corpus = [
"Машинное обучение это область искусственного интеллекта",
"Обучение нейронных сетей является важной задачей в ИТ",
"Анализ данных используется в разных областях науки и техники",
"Математика лежит в основе большинства методов машинного обучения"
]
# Запись корпуса в файл
with open("corpus.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
for sentence in corpus:
f.write(f"{sentence}\n")
# Обучение модели FastText на нашем корпусе
# Установление minCount=1, чтобы учитывать все слова
model = fasttext.train_unsupervised('corpus.txt', model='skipgram', dim=300, epoch=10, ws=5, minCount=1)
# Векторизация слов: получение векторных представлений для слов "обучение" и "анализ"
vector_обучение = model.get_word_vector('обучение')
vector_анализ = model.get_word_vector('анализ')
# Вычисление косинусного сходства
def cosine_similarity(vec1, vec2):
return np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2))
# Вычисление семантического сходства между словами
similarity = cosine_similarity(vector_обучение, vector_анализ)
print("Вектор слова 'обучение':", vector_обучение)
print("Вектор слова 'анализ':", vector_анализ)
print("Семантическое сходство между 'обучение' и 'анализ':", similarity)
nearest_words = model.get_nearest_neighbors('обучение')
В результате обучения модели на представленном малом наборе слов можно получить следующие оценки близости слов к слову «обучение » :
Таблица 3 – Оценки близости рассмотренных слов к слову «обучение », полученные при использовании библиотеки FastText.
Слово |
Оценка схожести |
обучения |
0,686821699 |
Обучение |
0,208661288 |
машинного |
0,116389766 |
Математика |
0,064167432 |
большинства |
0,057683215 |
лежит |
0,044692442 |
используется |
0,023136575 |
в |
0,013460129 |
сетей |
0,011411189 |
является |
0,005014811 |