Графовые нейросети и модели данных на Rust

Для чего нужна данная статья? :

Этот проект представляет собой комплексную систему обработки естественного языка (NLP) , которая использует графовые структуры данных и машинное обучение для анализа текста.

Зачем Вам это уметь? :

🔹 1. Анализ смысловых связей (Semantic Analysis)

• Семантические сети – представление слов и понятий в виде узлов с рёбрами, отражающими семантические отношения (синонимия, антонимия, гипонимия и т. д.).
• Графы знаний (Knowledge Graphs) – моделирование отношений между объектами, например, Wikidata или Google Knowledge Graph.
• WordNet – лексическая база данных, где слова связаны по смыслу.

🔹 2. Обработка естественного языка (NLP)

• Графовые представления предложений – анализ структуры предложений с помощью зависимостных деревьев (Dependency Parsing).
• Лексические графы – анализ соотношения слов в тексте на основе их встречаемости в контексте (TextRank, LexRank).
• Графовые эмбеддинги – представление слов и предложений в векторной форме через графовые нейросети (Graph Neural Networks, GNN).

🔹 3. Извлечение информации (Information Extraction)

• Named Entity Recognition (NER) – определение именованных сущностей (люди, компании, геолокации) и установление связей между ними.
• Графовые методы для Coreference Resolution – определение, какие упоминания в тексте относятся к одному и тому же объекту.

🔹 4. Автоматическое суммирование текста

• TextRank – алгоритм на основе PageRank для выявления ключевых предложений.
• LexRank – модифицированная версия с учётом косинусного сходства между предложениями.

🔹 5. Генерация текста и чат-боты

• Диалоговые графы – построение сценариев взаимодействия (например, в виртуальных ассистентах).
• Graph-to-Text – генерация текста на основе структурированной информации, например, данных из графов знаний.

🔹 6. Поиск информации и рекомендации

• Поиск по графу знаний – улучшение релевантности результатов за счёт связей между объектами.
• Графовые рекомендации – персонализация контента на основе анализа связей между текстами и пользователями.

🔹 7. Классификация и кластеризация текстов

• Графовые нейросети (GNN) для классификации – использование графов для предсказания категорий текстов.
• Community detection – выявление тематических групп текстов на основе графа связей.

🔹 8. Анализ социальной динамики и фейковых новостей

• Графовый анализ социальных сетей – выявление ключевых узлов, влияющих на распространение информации.
• Обнаружение ботов и фейков – выявление аномальных паттернов взаимодействия.

Архитектура системы

Graph NLP System

TextRank NER Summarizer

(Graph) (Entities) (PageRank)

Knowledge Graph

GNN Search Community

(burn) (Dijkstra) Detection │ │

🔧 1. Обработка ошибок (Error Handling)

• Использует макрос #[from] для автоматической конвертации ошибок
• Позволяет использовать оператор ? для propagation ошибок
• Типобезопасная обработка всех возможных ошибок системы

📊 2. TextRank - Извлечение ключевых фраз

Построение графа слов

1. Токенизация: Текст разбивается на слова, приводится к нижнему регистру
2. Узлы: Каждое уникальное слово становится узлом графа
3. Рёбра: Слова соединяются, если находятся в окне 2 слов друг от друга
4. Веса: Количество совместных вхождений увеличивает вес ребра

Вычисление центральности (PageRank)

• Инициализация: Все узлы получают равный score (1/n)
• Итерации: Для каждого узла вычисляется новый score на основе соседей
• Формула PageRank:

PR(A) = (1-d)/N + d * Σ(PR(Ti)/C(Ti))

• где d = damping factor (0.85), C(Ti) = количество исходящих рёбер
• Конвергенция: Останавливается когда изменение < threshold

3. NER (Named Entity Recognition)

1. Паттерны: Предопределённые слова/фразы с типами сущностей
2. Поиск: Линейный поиск паттернов в тексте
3. Позиции: Сохраняются start/end позиции для каждого найденного entity
4. Расширение: В production здесь была бы ML-модель (rust-bert)

🧠 4. Граф знаний (Knowledge Graph)

1. Узлы-сущности: Каждая найденная сущность становится узлом
2. Узлы-типы: Типы сущностей (ORGANIZATION, LOCATION) тоже становятся узлами
3. Связи is_a: Сущность → Тип (Rust → PROGRAMMING_LANGUAGE)
4. Связи related_to: Если две сущности встречаются в пределах 5 слов

🤖 5. Графовая нейросеть (GNN)

Архитектура модели

1. Input: Вектор признаков узла графа (64 измерения)
2. Layer 1: Полносвязный слой с ReLU активацией (64 → 32)
3. Layer 2: Выходной слой для классификации (32 → 3 класса)
4. Backend: NdArray для CPU вычислений (без CUDA)

Обучение модели

1. Forward: Пропуск данных через сеть
2. Loss: Вычисление ошибки (MSE - Mean Squared Error)
3. Backward: Автоматическое дифференцирование (в burn)
4. Update: Обновление весов через SGD оптимизатор

🔍 6. Поиск в графе (Graph Search)

Алгоритм Дейкстры

1. Инициализация: Start узел получает distance = 0
2. Релаксация: Для каждого соседа обновляется минимальное расстояние
3. Приоритет: Всегда выбирается узел с минимальным distance
4. Восстановление: Путь восстанавливается через predecessors map

Поиск релевантных узлов

1. Схожесть: Вычисляется Jaccard similarity между запросом и каждым узлом
2. Сортировка: Узлы сортируются по убыванию схожести
3. Top-K: Возвращаются K наиболее релевантных узлов

📝 7. Автоматическое суммирование текста

1. Сегментация: Текст разбивается на предложения
2. Граф: Каждое предложение становится узлом
3. Рёбра: Схожесть между предложениями (косинусная на словах)
4. PageRank: Важные предложения получают высокий score
5. Выбор: Top-N предложений формируют summary

🚀 8. Главный пайплайн обработки

Последовательность выполнения:

Текст → Токенизация → TextRank → Ключевые фразы

↓

NER → Сущности → Граф знаний

↓

GNN → Обучение → Loss

↓

Search → Релевантность

↓

Communities → Кластеры

↓

JSON вывод