Заключение
Анализ семантической близости слов является важной задачей в обработке естественного языка, находящей применение в поисковых системах, машинном переводе, чат-ботах и других интеллектуальных системах. Для решения этой задачи требуется преобразование слов в векторные представления, что позволяет выявлять их смысловые связи и проводить математический анализ схожести.
FastText является одним из самых мощных инструментов для векторизации слов благодаря использованию n-грамм. Этот метод позволяет учитывать морфологическую структуру слов, что особенно важно для языков с развитой флективной системой. В отличие от Word2Vec и GloVe, FastText способен эффективно работать с редко встречающимися и неизвестными словами. Благодаря использованию таких методов, как косинусное сходство, можно оценивать степень семантической близости между словами, что открывает широкие возможности для автоматического анализа текстов.
Перспективы развития методов оценки семантической близости включают интеграцию FastText с новыми нейросетевыми архитектурами, такими как трансформеры и модели внимания. Совмещение подходов субсловного разбиения с контекстно-зависимыми моделями, такими как BERT и GPT, может значительно повысить точность семантического анализа, особенно в сложных языковых контекстах. Кроме того, активные исследования в области мультимодального машинного обучения открывают возможности комбинирования текстовой информации с визуальными и аудиоданными, что может привести к созданию более мощных систем искусственного интеллекта.
В настоящее время перспективным направлением является разработка методов адаптивного обучения FastText на динамически изменяющихся текстовых потоках, что особенно актуально для анализа новостей, социальных сетей и разговорных диалогов. Это обуславливается потребностью быстрого анализа большого растущего количества непрерывно поступающих в режиме реального времени данных. Разработка методов анализа таких данных позволит улучшить обработку неологизмов, сленговых выражений и специализированной терминологии в реальном времени. Автоматическая подстройка моделей к специфике различных языков и доменов с минимальным вмешательством человека будет способствовать дальнейшему росту эффективности технологий обработки естественного языка.
На основе этих выводов можно говорить о дальнейшем развитии библиотеки FastText и расширении её применения, а также появления более совершенных аналогов.
Библиографический список
Banerjee, I., Madhavan, S., Goldman, R.E., Rubin, D.L., 2017. Intelligent word embeddings of free-text radiology reports. AMIA Annu Symp Proc 2017, 411–420.
Ke Yan, n.d. Optimizing an English text reading recommendation model by integrating collaborative filtering algorithm and FastText classification method - PubMed [WWW Document]. URL https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38707296/ (accessed 3.31.25).
Khasanah, I.N., 2021. Sentiment classification using fastText embedding and deep learning model. Procedia Computer Science 189, 343–350. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.05.103
Novotný, V., Štefánik, M., Ayetiran, E.F., Sojka, P., Řehůřek, R., 2022. When FastText pays attention: efficient estimation of word representations using constrained positional weighting. Journal of Universal Computer Science 28, 181–201. https://doi.org/10.3897/jucs.69619
Zhang, C., Fan, H., Zhang, J., Yang, Q., Tang, L., 2023. Topic discovery and hotspot analysis of sentiment analysis of chinese text using information-theoretic method. Entropy (Basel) 25, 935. https://doi.org/10.3390/e25060935
Бородаенко, Д.В., Погудина, А.С., 2020. Сравнение методов векторизации текстов с сохранением семантической близости. Дневник Науки 24.
Михайлин, С.И., 2020. Оценивание степени семантической близости слов посредством визуализации их векторного представления. Вестник российского нового университета. Серия: сложные системы: модели, анализ и управление 93–99. https://doi.org/10.25586/RNU.V9187.20.01.P.093
Смирнов, Д.А., 2017. Система определения семантической близости слов. Вятский государственный университет, pp. 2159–2166.