В различных задачах обработки естественного языка часто приходится иметь дело с множеством контекстов неизвестной длины. Этими контекстами могут быть предложения, абзацы или даже целые документы. В этой статье блога мы рассмотрим несколько методов и приведем примеры кода для эффективного решения этой проблемы.

Метод 1: подход скользящего окна
Один из способов обработки нескольких контекстов неизвестной длины — использование подхода скользящего окна. Этот метод предполагает определение фиксированного размера окна и его перемещение по входному тексту. Вот пример фрагмента кода на Python:

def sliding_window(text, window_size):
    contexts = []
    for i in range(len(text) - window_size + 1):
        context = text[i:i+window_size]
        contexts.append(context)
    return contexts
# Example usage
text = "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit."
window_size = 5
contexts = sliding_window(text, window_size)
print(contexts)

Метод 2: токенизация и заполнение
Другой метод — разбить входной текст на более мелкие единицы, например слова или подслова, а затем дополнить их до фиксированной длины. Этот подход обычно используется в моделях последовательностей. Вот пример использования библиотеки nltkв Python:

from nltk.tokenize import word_tokenize
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
def tokenize_and_pad(text, max_length):
    tokens = word_tokenize(text)
    padded_tokens = pad_sequences([tokens], maxlen=max_length, padding='post')[0]
    return padded_tokens
# Example usage
text = "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit."
max_length = 10
padded_tokens = tokenize_and_pad(text, max_length)
print(padded_tokens)

Метод 3: Иерархические сети внимания
Иерархические сети внимания (HAN) подходят для обработки документов с несколькими контекстами неизвестной длины. Модели HAN фиксируют иерархическую структуру текста, применяя механизмы внимания как на уровне слов, так и на уровне предложений. Реализация HAN более сложна, но вот упрощенный пример кода с использованием библиотеки tensorflowв Python:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, LSTM, Dense, Attention
from tensorflow.keras.models import Model
def build_han_model(max_words, max_sentences):
    word_input = Input(shape=(max_words,))
    word_embedding = Embedding(vocab_size, embedding_dim)(word_input)
    word_lstm = LSTM(lstm_units, return_sequences=True)(word_embedding)
    word_attention = Attention()([word_lstm, word_lstm])
    sentence_lstm = LSTM(lstm_units, return_sequences=True)(word_attention)
    sentence_attention = Attention()([sentence_lstm, sentence_lstm])
    output = Dense(num_classes, activation='softmax')(sentence_attention)
    model = Model(inputs=word_input, outputs=output)
    return model
# Example usage
max_words = 100
max_sentences = 10
model = build_han_model(max_words, max_sentences)
model.summary()

Обработка нескольких контекстов неизвестной длины — важнейший аспект обработки естественного языка. В этой статье мы рассмотрели несколько методов решения этой проблемы, включая подход скользящего окна, токенизацию и заполнение, а также иерархические сети внимания. Используя эти методы и адаптируя их к своей конкретной задаче, вы можете эффективно обрабатывать и анализировать текстовые данные с различной длиной контекста.