Выбор предложения — важнейшая задача обработки естественного языка (НЛП), которая может применяться как для обобщения текста, так и для поиска информации. В этой статье мы рассмотрим различные методы выбора предложений и предоставим примеры кода, иллюстрирующие их реализацию. Давайте погрузимся!
Метод 1: случайный выбор
Один из простых подходов — случайный выбор предложений из текстового документа. Этот метод прост в реализации и может служить основой для более продвинутых методов. Вот фрагмент кода на Python:
import random
def random_selection(sentences, num_sentences):
selected_sentences = random.sample(sentences, num_sentences)
return selected_sentences
# Usage example
sentences = ["This is sentence 1.", "Here's sentence 2.", "Sentence 3 is here."]
selected = random_selection(sentences, 2)
print(selected)Метод 2: алгоритм TextRank
TextRank — это алгоритм извлекающего суммирования, основанный на алгоритме PageRank. Он присваивает предложениям оценки важности на основе их связей с другими предложениями в графическом представлении текста. Вот пример использования библиотеки gensimв Python:
from gensim.summarization import summarize
text = "This is a sample text document. It contains several sentences. Sentence selection is important in NLP."
summary = summarize(text)
print(summary)Метод 3: ранжирование TF-IDF
TF-IDF (частота термина, обратная частоте документов) — это широко используемая схема взвешивания при поиске информации. Рассчитав оценку TF-IDF для каждого предложения в документе, мы можем ранжировать их и выбрать лучшие предложения. Вот пример использования библиотеки scikit-learnв Python:
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
sentences = ["This is sentence 1.", "Here's sentence 2.", "Sentence 3 is here."]
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(sentences)
scores = tfidf_matrix.toarray().sum(axis=1) # Calculate the TF-IDF scores
top_sentences = [sentences[i] for i in scores.argsort()[-2:]] # Select top 2 sentences
print(top_sentences)Метод 4: длина предложения
Еще одна простая эвристика — выбор предложений на основе их длины. Например, мы можем выбирать предложения, длина которых попадает в определенный диапазон. Вот пример кода:
def length_selection(sentences, min_length, max_length):
selected_sentences = [s for s in sentences if min_length <= len(s) <= max_length]
return selected_sentences
# Usage example
sentences = ["This is a short sentence.", "Here's a longer sentence that exceeds the maximum length.", "Sentence 3 is within the length range."]
selected = length_selection(sentences, 10, 50)
print(selected)Метод 5: Распознавание именованных объектов (NER)
Используя методы NER, мы можем идентифицировать предложения, которые содержат определенные интересующие именованные объекты. Этот подход полезен при поиске предложений, связанных с конкретными темами или объектами. Вот пример использования библиотеки spaCyв Python:
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
sentences = ["Apple Inc. is a technology company.", "I ate an apple for breakfast.", "The apple tree is in the backyard."]
target_entity = "Apple"
selected_sentences = [s for s in sentences if any(entity.text == target_entity for entity in nlp(s).ents)]
print(selected_sentences)Метод 6: обучение с учителем
Выбор предложения также можно представить как задачу обучения с учителем, где мы обучаем модель предсказывать, следует ли выбирать предложение или нет. Этот подход требует помеченных обучающих данных, состоящих из предложений и соответствующих им меток. Вот упрощенный пример использования логистической регрессии scikit-learn:
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
sentences = ["This is a positive sentence.", "Here's a negative sentence.", "This sentence is positive."]
labels = [1, 0, 1] # 1 for selected, 0 for not selected
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(sentences)
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X, labels)
new_sentences = ["This is a new sentence.", "Another sentence to test."]
X_new = vectorizer.transform(new_sentences)
predictions = classifier.predict(X_new)
selected_sentences = [s for s, pred in zip(new_sentences, predictions) if pred == 1]
print(selected_sentences)Метод 7: внедрения BERT
BERT (представления двунаправленного кодировщика из преобразователей) — это мощная языковая модель, которая может генерировать контекстуализированные представления слов. Вычисляя встраивание предложений с помощью BERT и измеряя их семантическое сходство, мы можем выбрать предложения, которые наиболее похожи на данный запрос или контекст. Вот пример использования библиотеки transformersв Python:
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
sentences = ["This is sentence 1.", "Here's sentence 2.", "Sentence 3 is here."]
query = "important sentence"
inputs = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
outputs = model(inputs)
sentence_embeddings = torch.mean(outputs.last_hidden_state, dim=1)
query_inputs = tokenizer(query, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
query_outputs = model(query_inputs)
query_embedding = torch.mean(query_outputs.last_hidden_state, dim=1)
similarity_scores = torch.cosine_similarity(sentence_embeddings, query_embedding)
top_sentences = [sentences[i] for i in similarity_scores.argsort(descending=True)[:2]] # Select top 2 similar sentences
print(top_sentences)Метод 8: Кластеризация
Алгоритмы кластеризации могут группировать похожие предложения вместе, что позволяет нам выбирать репрезентативные предложения из каждого кластера. Вот пример использования библиотеки scikit-learnи алгоритма K-средних:
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
sentences = ["This is sentence 1.", "Here's sentence 2.", "Sentence 3 is here."]
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(sentences)
k = 2 # Number of clusters
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
kmeans.fit(tfidf_matrix)
cluster_labels = kmeans.labels_
cluster_centers = kmeans.cluster_centers_
selected_sentences = []
for cluster_id in range(k):
sentences_in_cluster = [sentences[i] for i, label in enumerate(cluster_labels) if label == cluster_id]
representative_sentence = min(sentences_in_cluster, key=lambda x: vectorizer.transform([x]).sum())
selected_sentences.append(representative_sentence)
print(selected_sentences)Метод 9: языковые модели
Предварительно обученные языковые модели, такие как GPT-3, можно точно настроить для задач выбора предложений. Обучая модель на размеченном наборе данных, она может научиться предсказывать релевантность предложений. Вот пример высокого уровня с использованием библиотеки Hugging Face transformers:
from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
import tensorflow as tf
sentences = ["This is a positive sentence.", "Here's a negative sentence.", "This sentence is positive."]
labels = [1, 0, 1] # 1 for selected, 0 for not selected
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
inputs = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors="tf")
labels = tf.constant(labels)
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
model.fit(inputs, labels, epochs=5)
new_sentences = ["This is a new sentence.", "Another sentence to test."]
new_inputs = tokenizer(new_sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors="tf")
predictions = model.predict(new_inputs)
selected_sentences = [s for s, pred in zip(new_sentences, predictions) if pred == 1]
print(selected_sentences)Метод 10: Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением можно использовать для обучения агента выбору информативных предложений. Определяя подходящие вознаграждения и используя такие методы, как градиенты политики, агент может научиться максимизировать общее качество выбранных предложений. Реализация метода обучения с подкреплением является более сложной задачей и выходит за рамки этой статьи.
В этой статье мы исследовали различные методы выбора предложений в НЛП. Мы рассмотрели различные методы, от простых эвристик до более продвинутых подходов машинного обучения. Помните, что выбор метода зависит от конкретной задачи и набора данных. Экспериментирование и оценка имеют решающее значение для определения наиболее эффективного подхода для ваших конкретных потребностей.