В этой статье расскажем, что необходимо для создания инструмента анализа текста.
- Для начала нужно собрать данные. Существует два основных типа источников информации – внутренние и внешние данные. Внутренние данные генерируются каждый день из электронных писем и чатов, опросов клиентов и обращений в службу поддержки.Если вы заходите на такие ресурсы, как форумы или газеты, то вы собираете внешние данные.
- Далее необходимо подготовить данные. Неструктурированные данные должны быть подготовлены или предварительно обработаны. Иначе программа его не поймет.
- Наконец, примените алгоритм машинного обучения для анализа текста. Вы можете написать свой алгоритм с нуля или использовать библиотеку.
Какие методы машинного обучения используются для анализа текста?
Токенизация
Каждый токен представляет собой значимую единицу. Слова и знаки препинания являются токенами, а пробелы — нет.
Маркировка частями речи
Когда вы назначаете грамматическую категорию каждому токену, это тегирование части речи.
Лемматизация
Процесс удаления всех аффиксов (то есть суффиксов, префиксов и т. д.), прикрепленных к слову, чтобы сохранить его лексическую основу, также известную как корень, или его словарная форма, или лемма.
Стемминг
Удалив аффиксы из слова, вы получите основу, «чистую» форму слова. Google использует стемминг для индексации запросов. Вместо того, чтобы хранить все формы слова, лексикон сводится к основам. Процесс становится намного быстрее, но и менее точным, чем лемматизация.
Разбор
Существует два вида синтаксического анализа: зависимость и избирательный округ. Вы проводите разбор, когда хотите понять грамматическую структуру предложения.
Во время синтаксического анализа вы разбиваете текст на подфразы, также называемые составляющими. Это помогает представить структуру предложения. Недостаток: это контекстно-свободная грамматика. В предложении типа «Посещение родственников может быть скучно» алгоритм не смог бы понять двусмысленное значение. Тем не менее, это хорошо для проверки грамматики.
Анализ зависимостей идентифицирует основные слова в предложении и находит связанные слова, которые изменяют свое значение. Синтаксические отношения помогают понять, что означает предложение, особенно в синтетических языках , таких как славянские языки. Анализ зависимостей также применяется для проверки грамматики и обработки текстов, поскольку он может анализировать свободный порядок слов и фрагментированные предложения.
