В предыдущих постах мы занимались обработкой изображений. Сегодня мы переходим к другой важной области искусственного интеллекта – обработке естественного языка (NLP). NLP – это область, занимающаяся обучением компьютеров понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык.
1. Что такое NLP?
NLP охватывает широкий спектр задач, включая:
- Классификация текста: Определение категории или темы текста (например, определение тональности отзыва – положительный, отрицательный или нейтральный).
- Извлечение информации: Извлечение конкретной информации из текста (например, извлечение названий компаний и дат из новостной статьи).
- Машинный перевод: Автоматический перевод текста с одного языка на другой.
- Вопросно-ответные системы: Ответы на вопросы, заданные на естественном языке.
- Генерация текста: Создание текста на естественном языке (например, написание статей или ответов на электронные письма).
2. Основные этапы обработки текста:
Прежде чем обучать модель NLP, необходимо подготовить текстовые данные. Обычно это включает в себя следующие этапы:
- Токенизация (Tokenization): Разделение текста на отдельные слова (токены).
- Удаление стоп-слов (Stop word removal): Удаление часто встречающихся слов, которые не несут большого смысла (например, “и”, “в”, “на”).
- Лемматизация (Lemmatization) / Стемминг (Stemming): Приведение слов к их базовой форме (например, “бежал”, “бежит”, “бегут” -> “бежать”). Лемматизация использует словарь и грамматические правила, чтобы найти правильную лемму (базовую форму слова), в то время как стемминг просто обрезает окончания слов.
- Векторизация (Vectorization): Преобразование текста в числовые векторы, которые могут быть обработаны моделями машинного обучения. Наиболее распространенные методы векторизации:Bag of Words (BoW): Подсчитывает количество каждого слова в тексте.
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Взвешивает слова в зависимости от их частоты в тексте и их редкости во всем корпусе текстов.
Word Embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText): Представляют слова как векторы в многомерном пространстве, где близкие по смыслу слова находятся близко друг к другу.
3. Пример задачи: классификация тональности отзывов (Sentiment Analysis)
Мы будем использовать набор данных отзывов о фильмах (IMDB dataset), который доступен в Keras. Наша задача – определить, является ли отзыв положительным или отрицательным.
__________________________________________________________________________________________
import numpy as np
from tensorflow.keras.datasets import imdb
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
# 1. Загрузка данных IMDB
num_words = 10000 # Ограничиваем словарь 10000 наиболее часто встречающимися словами
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=num_words)
# 2. Предобработка данных
# Приводим все последовательности к одной длине
maxlen = 200 X_train = pad_sequences(X_train, maxlen=maxlen)
X_test = pad_sequences(X_test, maxlen=maxlen)
# 3. Создание модели
model = Sequential()
model.add(Embedding(num_words, 32, input_length=maxlen)) # Embedding слой для преобразования токенов в векторы model.add(Flatten()) # Преобразование многомерных данных в вектор model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # Выходной слой с сигмоидной функцией активации (0 или 1)
# 4. Компиляция и обучение модели
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))
# 5. Оценка модели
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test accuracy:', accuracy)
___________________________________________________________________________________python
Разберем код:
- imdb.load_data(num_words=num_words) – загружает набор данных IMDB и ограничивает словарь num_words наиболее часто встречающимися словами.
- pad_sequences(X_train, maxlen=maxlen) – приводит все последовательности (отзывы) к одной длине maxlen. Более короткие последовательности заполняются нулями, а более длинные обрезаются.
- Embedding(num_words, 32, input_length=maxlen) – создает слой Embedding, который преобразует каждый токен (слово) в вектор размерностью 32.
- Flatten() – преобразует многомерные данные в вектор.
- Dense(1, activation='sigmoid') – добавляет выходной слой с сигмоидной функцией активации, который выводит значение от 0 до 1, представляющее вероятность того, что отзыв является положительным.
4. Что дальше?
- Использование рекуррентных нейронных сетей (RNN): RNN, такие как LSTM и GRU, лучше подходят для обработки последовательностей, чем обычные нейронные сети.
- Использование предварительно обученных Word Embeddings: Использование предварительно обученных Word Embeddings, таких как Word2Vec, GloVe или FastText, может значительно улучшить результаты.
- Использование Transformers: Transformers – это новая архитектура нейронных сетей, которая революционизировала область NLP.
- Fine-tuning предварительно обученных языковых моделей: Fine-tuning предварительно обученных языковых моделей, таких как BERT или GPT, для решения вашей конкретной задачи NLP.
Вопрос дня: Какие задачи NLP вам кажутся наиболее интересными и перспективными? Поделитесь в комментариях! 👇
#nlp #обработкаестественногоязыка #keras #tensorflow #глубокоеобучение #deeplearning #искусственныйинтеллект #ai #ml #sentimentanalysis #python #дляначинающих #технологии #дзен #канал