ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА В МАШИННЫЙ

Задачи NLP

Распознавание речи. Этим занимаются голосовые помощники приложений и операционных систем, «умные» колонки и другие подобные устройства. Также распознавание речи используется в чат-ботах, сервисах автоматического заказа, при автоматической генерации субтитров для видеороликов, голосовом вводе, управлении «умным» домом. Компьютер распознает, что сказал ему человек, и выполняет в соответствии с этим нужные действия.

Обработка текста. Человек может также общаться с компьютером посредством письменного текста. Например, через тех же чат-ботов и помощников. Некоторые программы работают одновременно и как голосовые, и как текстовые ассистенты. Пример — помощники в банковских приложениях. В этом случае программа обрабатывает полученный текст, распознает его или классифицирует. Затем она выполняет действия на основе данных, которые получила.

Извлечение информации. Из текста или речи можно извлечь конкретную информацию. Пример задачи — ответы на вопросы в поисковых системах. Алгоритм должен обработать массив входных данных и выделить из него ключевые элементы (слова), в соответствии с которыми будет найден актуальный ответ на поставленный вопрос. Для этого требуются алгоритмы, способные различать контекст и понятия в тексте.

Анализ информации. Это схожая с предыдущей задача, но цель — не получить конкретный ответ, а проанализировать имеющиеся данные по определенным критериям. Машины обрабатывают текст и определяют его эмоциональную окраску, тему, стиль, жанр и др. То же самое можно сказать про запись голоса.

Анализ информации часто используется в разных видах аналитики и в маркетинге. Например, можно отследить среднюю тональность отзывов и высказываний по заданному вопросу. Соцсети используют такие алгоритмы для поиска и блокировки вредоносного контента. В перспективе компьютер сможет отличать фейковые новости от реальных, устанавливать авторство текста. Также NLP применяется при сборе информации о пользователе для показа персонализированной рекламы или использования сведений для анализа рынка.

Генерация текста и речи. Противоположная распознаванию задача — генерация, или синтез. Алгоритм должен отреагировать на текст или речь пользователя. Это может быть ответ на вопрос, полезная информация или забавная фраза, но реплика должна быть по заданной теме. В системах распознавания речи предложения разбиваются на части. Далее, чтобы произнести определенную фразу, компьютер сохраняет их, преобразовывает и воспроизводит. Конечно, на границах «сшивки» могут возникать искажения, из-за чего голос часто звучит неестественно.

Генерация текста не ограничивается шаблонными ответами, заложенными в алгоритм. Для нее используют алгоритмы машинного обучения. « Говорящие» программы могут учиться на основе реальных данных. Можно добиться того, чтобы алгоритм писал стихи или рассказы с логичной структурой, но они обычно не очень осмысленные.

Автоматический пересказ. Это направление также подразумевает анализ информации, но здесь используется и распознавание, и синтез. Задача — обработать большой объем информации и сделать его краткий пересказ. Это бывает нужно в бизнесе или в науке, когда необходимо получить ключевые пункты большого набора данных.

Машинный перевод. Программы-переводчики тоже используют алгоритмы машинного обучения и NLP. С их использованием качество машинного перевода резко выросло, хотя до сих пор зависит от сложности языка и связано с его структурными особенностями. Разработчики стремятся к тому, чтобы машинный перевод стал более точным и мог дать адекватное представление о смысле оригинала во всех случаях.

Машинный перевод частично автоматизирует задачу профессиональных переводчиков: его используют для перевода шаблонных участков текста, например в технической документации.

Как устроена обработка языков

Раньше алгоритмам прописывали набор реакций на определенные слова и фразы, а для поиска использовалось сравнение. Это не распознавание и понимание текста, а реагирование на введенный набор символов. Такой алгоритм не смог бы увидеть разницы между столовой ложкой и школьной столовой.

NLP — другой подход. Алгоритмы обучают не только словам и их значениям, но и структуре фраз, внутренней логике языка, пониманию контекста. Чтобы понять, к чему относится слово «он» в предложении «человек носил костюм, и он был синий», машина должна иметь представление о свойствах понятий «человек» и «костюм». Чтобы научить этому компьютер, специалисты используют алгоритмы машинного обучения и методы анализа языка из фундаментальной лингвистики.

Что можно сказать о будущем NLP?

В настоящий момент NLP покоряет обнаружение нюансов в смысловых значениях языка, будь то отсутствие контекста, орфографические ошибки или диалектные различия.

В марте 2016 года Microsoft запустила Tay, чат-бота на основе искусственного интеллекта, в качестве эксперимента выпущенного на просторы Твиттера. Идея заключалась в том, что чем больше пользователей будет общаться с Tay’ем, тем умнее он будет становиться. Что ж, в результате через 16 часов Tay’а пришлось удалить из-за его расистских и оскорбительных комментариев:

Microsoft извлекла ценные уроки из собственного опыта и через несколько месяцев выпустила Zo, своего англоязычного чат-бота второго поколения, который должен был избежать ошибок предшественника. Zo использует комбинацию инновационных подходов для распознавания и генерации беседы. Другие компании занимаются разработкой ботов, которые могут запоминать детали, характерные для конкретного отдельного разговора.

Хотя будущее NLP выглядит чрезвычайно сложным и полным вызовов, эта дисциплина развивается очень быстрыми темпами (вероятно, как никогда раньше), и мы, вероятно, достигнем в ближайшие годы такого уровня развития, при котором еще более сложные приложения будут казаться вполне себе обычным делом.

В заключение приглашаю всех на бесплатный урок курса NLP от OTUS по теме: «Парсинг данных: собираем датасет своими руками».

Вопросно-ответные (QA) системы

Идея вопросно-ответных (Question-answering, далее — QA) систем заключается в извлечении информации непосредственно из документа, разговора, онлайн поиска или любого другого места, удовлетворяющего потребности пользователя. Вместо того, чтобы заставлять пользователя читать полный текст, QA системы предпочитают давать короткие и лаконичные ответы. Сегодня QA системы легко комбинируются с чат-ботами, выходят за пределы поиска текстовых документов и извлекают информацию из набора картинок.

Большинство NLP задач могут быть рассмотрены как вопросно-ответные задачи. Парадигма проста: отправляется запрос, на который машина предоставляет ответ. Через чтение текста или набора инструкций разумная система должна находить ответ на большой круг вопросов. Естественно, требуется создать модель для ответов на общие вопросы.

Специально для QA задач создана и оптимизирована мощная архитектура глубокого обучения — Сеть Динамической Памяти (Dynamic Memory Network, далее — DNM). Обученная на тренировочном наборе из входных данных и вопросов, DNM формирует эпизодические воспоминания и использует их для генерации подходящих ответов. Эта архитектура состоит из следующих компонент:

DNM хорошо справляется с QA задачами и превосходит в результатах другие архитектуры для семантического анализа и частеречной разметки (part-of-speech tagging). С момента выпуска начальной версии DMN претерпела ряд улучшений для дальнейшего совершенствования точности в QA задачах:

Как вам может помочь эта статья

За прошедший год команда Insight приняла участие в работе над несколькими сотнями проектов, объединив знания и опыт ведущих компаний в США. Результаты этой работы они обобщили в статье, перевод которой сейчас перед вами, и вывели подходы к решению наиболее распространенных прикладных задач машинного обучения.

Мы начнем с самого простого метода, который может сработать — и постепенно перейдем к более тонким подходам, таким как feature engineering, векторам слов и глубокому обучению.

После прочтения статьи, вы будете знать, как:

Пост написан в формате пошагового руководства; также его можно рассматривать в качестве обзора высокоэффективных стандартных подходов.

Векторное представление (text embeddings)

В традиционном NLP слова рассматриваются как дискретные символы, которые далее представляются в виде one-hot векторов. Проблема со словами — дискретными символами — отсутствие определения cхожести для one-hot векторов. Поэтому альтернатива — обучиться кодировать схожесть в сами векторы.

Векторное представление —  метод представления строк, как векторов со значениями. Строится плотный вектор (dense vector) для каждого слова так, чтобы встречающиеся в схожих контекстах слова имели схожие вектора. Векторное представление считается стартовой точкой для большинства NLP задач и делает глубокое обучение эффективным на маленьких датасетах. Техники векторных представлений Word2vec и GloVe, созданных Google (Mikolov) Stanford (Pennington, Socher, Manning) соответственно, пользуются популярностью и часто используются для задач NLP. Давайте рассмотрим эти техники.

Word2Vec

Word2vec принимает большой корпус (corpus) текста, в котором каждое слово в фиксированном словаре представлено в виде вектора. Далее алгоритм пробегает по каждой позиции t в тексте, которая представляет собой центральное слово c и контекстное слово o. Далее используется схожесть векторов слов для c и o, чтобы рассчитать вероятность o при заданном с (или наоборот), и продолжается регулировка вектор слов для максимизации этой вероятности.

Для достижения лучшего результата Word2vec из датасета удаляются бесполезные слова (или слова с большой частотой появления, в английском языке —  a,the,of,then). Это поможет улучшить точность модели и сократить время на тренировку. Кроме того, используется отрицательная выборка (negative sampling) для каждого входа, обновляя веса для всех правильных меток, но только на небольшом числе некорректных меток.

Word2vec представлен в 2 вариациях моделей:

Единственная жалоба на Skip-Gram и CBOW —  принадлежность к классу window-based моделей, для которых характерна низкая эффективность использования статистики совпадений в корпусе, что приводит к неоптимальным результатам.

GloVe

GloVe стремится решить эту проблему захватом значения одного word embedding со структурой всего обозримого корпуса. Чтобы сделать это, модель ищет глобальные совпадения числа слов и использует достаточно статистики, минимизирует среднеквадратичное отклонение, выдает пространство вектора слова с разумной субструктурой. Такая схема в достаточной степени позволяет отождествлять схожесть слова с векторным расстоянием.

Помимо этих двух моделей, нашли применение много недавно разработанных технологий: FastText, Poincare Embeddings, sense2vec, Skip-Thought, Adaptive Skip-Gram.

Примеры использования NLP

Выражаясь простыми словами, NLP представляет собой группу техник автоматической обработки естественного человеческого языка в формате устной речи или текста. Не смотря на то, что эта концепция сама по себе уже невероятно интересна, реальная ценность этой технологии заключается в ее применении на практике.

NLP может помочь с целым рядом задач, и создается впечатление, что количество сфер его применения растет день ото дня. Вот несколько хороших примеров применения NLP на практике:

NLP особенно процветает в сфере здравоохранения. Эта технология помогает улучшить оказание медицинской помощи, диагностику заболеваний и снижает затраты. Особенно этому способствует то, что организации здравоохранения массово переходят на электронные способы учета медицинских документов. Тот факт, что клиническая документация может быть улучшена, означает и то, что пациенты могут быть лучше поняты и получат более качественное медицинское обслуживание. Одной из главных целей является оптимизация их опыта, и несколько серьезных организаций уже работают над этим.

Количество публикаций, содержащих предложение “natural language processing” в PubMed за период 1978–2018 гг. По состоянию на 2018 год в PubMed содержится более 29 миллионов ссылок на биомедицинскую литературу.

Такие компании, как Winterlight Labs, значительно продвигают лечении болезни Альцгеймера, отслеживая когнитивные нарушения через устную речь, а также поддерживают клинические испытания и исследования для широкого спектра других заболеваний центральной нервной системы. Следуя аналогичному подходу, Стэнфордский университет разработал Woebot — бота-терапевта, предназначенного для помощи людям с тревогой и другими расстройствами.

Тем не менее, вокруг этой темы идут все еще идут серьезные споры. Пару лет назад Microsoft продемонстрировала, что, анализируя большие выборки поисковых запросов, они могли идентифицировать интернет-пользователей, страдающих раком поджелудочной железы, еще до того, как им был поставлен диагноз этого заболевания. Но как пользователи отреагируют на такой диагноз? И что произойдет, если ваш тест окажется ложноположительным? (то есть, что у вас может быть диагностировано заболевание, а в реальности у вас его нет). Это напоминает случай с Google Flu Trends, который в 2009 году был объявлен как способный предсказывать вспышки гриппа, но позже исчез из-за его низкой точности и несоответствия прогнозируемым показателям.

NLP может стать ключом к эффективной клинической поддержке в будущем, но перед тем, как это станет реальностью, предстоит решить еще не одну проблему.

Краткое изложение текста (Text Summarization)

Человеку сложно вручную выделить краткое содержание в большом объеме текста. Поэтому в NLP возникает проблема создания точного и лаконичного резюме для исходного документа. Извлечение краткого содержания (Text Summarization) — важный инструмент для помощи в интерпретации текстовой информации. Push-уведомления и дайджесты статей привлекают большое внимание, а количество задач по созданию разумных и точных резюме для больших фрагментов текста растет день ото дня.

Автоматическое извлечение краткого содержания из текста работает следующим образом. Сначала считается частота появления слова во полном текстовом документе, затем 100 наиболее частых слов сохраняются и сортируются. После этого каждое предложение оценивается по количеству часто употребимых слов, причем вес больше у более часто встречающегося слова. Наконец, первые Х предложений сортируются с учетом положения в оригинальном тексте.

С сохранением простоты и обобщающей способности алгоритм автоматического извлечения краткого содержания способен работать в сложных ситуациях. Например, многие реализации терпят неудачи на текстах с иностранными языками или уникальными словарными ассоциациями, которые не содержатся в стандартных массивах текстов.

Выделяют два фундаментальных подхода к сокращению текста: извлекательный и абстрактный. Первый извлекает слова и фразы из оригинального текста для создания резюме. Последний изучает внутреннее языковое представление, чтобы создать человекоподобное изложение, перефразируя оригинальный текст.

Методы в извлекательном сокращении работают на основе выбора подмножества. Это достигается за счет извлечения фраз или предложений из статьи для формирования резюме. LexRank и TextRank — хорошо известные представители этого подхода, которые используют вариации алгоритм сортировки страниц Google PageRank.

LexRank — алгоритм обучения без учителя на основе графов, который использует модифицированный косинус обратной частоты встречи слова, как мера похожести двух предложений. Похожесть используется как вес грани графа между двумя предложениями. LexRank также внедряет шаг умной постобработки, которая убеждается, что главные предложения не слишком похожи друг на друга.

TextRank похож на алгоритм LexRank, но имеет некоторые улучшений. К ним относятся:

Модели для абстрактного резюмирования используют глубокое обучение, которое позволило сделать прорывы в  таких задачах. Ниже представлены примечательные результаты больших компаний в области NLP:

Применение машинного обучения для понимания и использования текста

Обработка естественного языка позволяет получать новые восхитительные результаты и является очень широкой областью. Однако, Insight идентифицировала следующие ключевые аспекты практического применения, которые встречаются гораздо чаще остальных:

Невзирая на наличие большого количества научных публикаций и обучающих руководств на тему NLP в интернете, на сегодняшний день практически не существует полноценных рекомендаций и советов на тему того, как эффективно справляться с задачами NLP, при этом рассматривающих решения этих задач с самых основ.

Соберите ваши данные

Любая задача машинного обучения начинается с данных — будь то список адресов электронной почты, постов или твитов. Распространенными источниками текстовой информации являются:

Датасет «Катастрофы в социальных медиа»

Для иллюстрации описываемых подходов мы будем использовать датасет «Катастрофы в социальных медиа», любезно предоставленный компанией CrowdFlower.

Авторы рассмотрели свыше 10 000 твитов, которые были отобраны при помощи различных поисковых запросов вроде «в огне», «карантин» и «столпотворение». Затем они пометили, имеет ли твит отношение к событию-катастрофе (в отличие от шуток с использованием этих слов, обзоров на фильмы или чего-либо, не имеющего отношение к катастрофам).

Поставим себе задачу определить, какие из твитов имеют отношение к событию-катастрофе в противоположность тем твитам, которые относятся к нерелевантным темам (например, фильмам). Зачем нам это делать? Потенциальным применением могло бы быть эксклюзивное уведомление должностных лиц о чрезвычайных ситуациях, требующих неотложного внимания — при этом были бы проигнорированы обзоры последнего фильма Адама Сэндлера. Особая сложность данной задачи заключается в том, что оба этих класса содержат одни и те же критерии поиска, поэтому нам придется использовать более тонкие отличия, чтобы разделить их.

Далее мы будем ссылаться на твиты о катастрофах как «катастрофа», а на твиты обо всём остальном как «нерелевантные».

Метки (Labels)

Наши данные имеют метки, так что мы знаем, к каким категориям принадлежат твиты. Как подчеркивает Ричард Сочер, обычно быстрее, проще и дешевле найти и разметить достаточно данных, на которых будет обучаться модель — вместо того, чтобы пытаться оптимизировать сложный метод обучения без учителя.

Rather than spending a month figuring out an unsupervised machine learning problem, just label some data for a week and train a classifier.

Вместо того, чтобы тратить месяц на формулирование задачи машинного обучения без учителя, просто потратьте неделю на то, чтобы разметить данные, и обучите классификатор.

Шаг 2. Очистите ваши данные

Правило номер один: «Ваша модель сможет стать лишь настолько хороша,
насколько хороши ваши данные»

Одним из ключевых навыков профессионального Data Scientist является знание о том, что должно быть следующим шагом — работа над моделью или над данными. Как показывает практика, сначала лучше взглянуть на сами данные, а только потом произвести их очистку.
Чистый датасет позволит модели выучить значимые признаки и не переобучиться на нерелевантном шуме.

Далее следует чеклист, который используется при очистке наших данных (подробности можно посмотреть в коде).

После того, как мы пройдемся по этим шагам и выполним проверку на дополнительные ошибки, мы можем начинать использовать чистые, помеченные данные для обучения моделей.

Шаг 3. Выберите хорошее представление данных

В качестве ввода модели машинного обучения принимают числовые значения. Например, модели, работающие с изображениями, принимают матрицу, отображающую интенсивность каждого пикселя в каждом канале цвета.

Улыбающееся лицо, представленное в виде массива чисел

Наш датасет представляет собой список предложений, поэтому для того, чтобы наш алгоритм мог извлечь паттерны из данных, вначале мы должны найти способ представить его таким образом, чтобы наш алгоритм мог его понять.

One-hot encoding («Мешок слов»)

Естественным путем отображения текста в компьютерах является кодирование каждого символа индивидуально в виде числа (пример подобного подхода — кодировка ASCII). Если мы «скормим» подобную простую репрезентацию классификатору, он будет должен изучить структуру слов с нуля, основываясь лишь на наших данных, что на большинстве датасетов невозможно. Следовательно, мы должны использовать более высокоуровневый подход.

Например, мы можем построить словарь всех уникальных слов в нашем датасете, и ассоциировать уникальный индекс каждому слову в словаре. Каждое предложение тогда можно будет отобразить списком, длина которого равна числу уникальных слов в нашем словаре, а в каждом индексе в этом списке будет хранится, сколько раз данное слово встречается в предложении. Эта модель называется «Мешком слов» (Bag of Words), поскольку она представляет собой отображение полностью игнорирущее порядок слов предложении. Ниже иллюстрация такого подхода.

Представление предложений в виде «Мешка слов». Исходные предложения указаны слева, их представление — справа. Каждый индекс в векторах представляет собой одно конкретное слово.

Визуализируем векторные представления

В словаре «Катастрофы в социальных медиа» содержится около 20 000 слов. Это означает, что каждое предложение будет отражено вектором длиной 20 000. Этот вектор будет содержать преимущественно нули, поскольку каждое предложение содержит лишь малое подмножество из нашего словаря.

Для того, чтобы выяснить, захватывают ли наши векторные представления (embeddings), релевантную нашей задаче информацию (например, имеют ли твиты отношение к катастрофам или нет), стоит попробовать визуализировать их и посмотреть, насколько хорошо разделены эти классы. Поскольку словари обычно являются очень большими и визуализация данных на 20 000 измерений невозможна, подходы вроде метода главных компонент (PCA) помогают спроецировать данные на два измерения.

Визуализация векторных представлений для «мешка слов»

Судя по получившемуся графику, не похоже, что два класса разделены как следует — это может быть особенностью нашего представления или просто эффектом сокращения размерности. Для того, чтобы выяснить, являются ли для нас полезными возможности «мешка слов», мы можем обучить классификатор, основанный на них.

Шаг 4. Классификация

Когда вы в первый раз принимаетесь за задачу, общепринятой практикой является начать с самого простого способа или инструмента, который может решить эту задачу. Когда дело касается классификации данных, наиболее распространенным способом является логистическая регрессия из-за своей универсальности и легкости толкования. Ее очень просто обучить, и ее результаты можно интерпретировать, поскольку вы можете с легкостью извлечь все самые важные коэффициенты из модели.

Разобьем наши данные на обучающую выборку, которую мы будем использовать для обучения нашей модели, и тестовую — для того, чтобы посмотреть, насколько хорошо наша модель обобщается на данные, которые не видела до этого. После обучения мы получаем точность в 75.4%. Не так уж и плохо! Угадывание самого частого класса («нерелеватно») дало бы нам лишь 57%.

Однако, даже если результата с 75% точностью было бы достаточно для наших нужд, мы никогда не должны использовать модель в продакшне без попытки понять ее.

Шаг 5. Инспектирование

Первый шаг — это понять, какие типы ошибок совершает наша модель, и с какими видами ошибок нам в дальнейшем хотелось бы встречаться реже всего. В случае нашего примера, ложно-положительные результаты классифицируют нерелевантный твит в качестве катастрофы, ложно-отрицательные — классифицируют катастрофу как нерелевантный твит. Если нашим приоритетом является реакция на каждое потенциальное событие, то мы захотим снизить наши ложно-отрицательные срабатывания. Однако, если мы ограничены в ресурсах, то мы можем приоритезировать более низкую частоту ложно-отрицательных срабатываний для уменьшения вероятности ложной тревоги. Хорошим способом визуализации данной информации является использование матрицы ошибок, которая сравнивает предсказания, сделанные нашей моделью, с реальными метками. В идеале, данная матрица будет представлять собой диагональную линию, идущую из левого верхнего до нижнего правого угла (это будет означать, что наши предсказания идеально совпали с правдой).

Наш классификатор создает больше ложно-отрицательных, чем ложно-положительных результатов (пропорционально). Другими словами, самая частая ошибка нашей модели состоит в неточной классификации катастроф как нерелевантных. Если ложно-положительные отражают высокую стоимость для правоохранительных органов, то это может стать хорошим вариантом для нашего классификатора.

Объяснение и интерпретация нашей модели

Чтобы произвести валидацию нашей модели и интерпретировать ее предсказания, важно посмотреть на то, какие слова она использует для принятия решений. Если наши данные смещены, наш классификатор произведет точные предсказания на выборочных данных, но модель не сможет достаточно хорошо обобщить их в реальном мире. На диаграмме ниже показаны наиболее значимые слова для классов катастроф и нерелевантных твитов. Составление диаграмм, отражающих значимость слов, не составляет трудностей в случае использования «мешка слов» и логистической регрессии, поскольку мы просто извлекаем и ранжируем коэффициенты, которые модель использует для своих предсказаний.

«Мешок слов»: значимость слов

Наш классификатор верно нашел несколько паттернов (hiroshima — «Хиросима», massacre — «резня»), но ясно видно, что он переобучился на некоторых бессмысленных терминах («heyoo», «x1392»). Итак, сейчас наш «мешок слов» имеет дело с огромным словарем из различных слов и все эти слова для него равнозначны. Однако, некоторые из этих слов встречаются очень часто, и лишь добавляют шума нашим предсказаниям. Поэтому далее мы постараемся найти способ представить предложения таким образом, чтобы они могли учитывать частоту слов, и посмотрим, сможем ли мы получить больше полезной информации из наших данных.

Шаг 6. Учтите структуру словаря

Чтобы помочь нашей модели сфокусироваться на значимых словах, мы можем использовать скоринг TF-IDF (Term Frequency, Inverse Document Frequency) поверх нашей модели «мешка слов». T F-IDF взвешивает на основании того, насколько они редки в нашем датасете, понижая в приоритете слова, которые встречаются слишком часто и просто добавляют шум. Ниже приводится проекция метода главных компонент, позволяющая оценить наше новое представление.

Визуализация векторного представления с применением TF-IDF.

Мы можем наблюдать более четкое разделение между двумя цветами. Это свидетельствует о том, что нашему классификатору должно стать проще разделить обе группы. Давайте посмотрим, насколько улучшатся наши результаты. Обучив другую логистическую регрессию на наших новых векторных представлениях, мы получим точность в 76,2%.

Очень незначительное улучшение. Может, наша модель хотя бы стала выбирать более важные слова? Если полученный результат по этой части стал лучше, и мы не даем модели «мошенничать», то можно считать этот подход усовершенствованием.

TF-IDF: Значимость слов

Выбранные моделью слова действительно выглядят гораздо более релевантными. Несмотря на то, что метрики на нашем тестовом множестве увеличились совсем незначительно, у нас теперь гораздо больше уверенности в использовании модели в реальной системе, которая будет взаимодействовать с клиентами.

Шаг 7. Применение семантики

Наша последняя модель смогла «выхватить» слова, несущие наибольшее значение. Однако, скорее всего, когда мы выпустим ее в продакшн, она столкнется со словами, которые не встречались в обучающей выборке — и не сможет точно классифицировать эти твиты, даже если она видела весьма похожие слова во время обучения.

Чтобы решить данную проблему, нам потребуется захватить семантическое (смысловое) значение слов — это означает, что для нас важно понимать, что слова «хороший» и «позитивный» ближе друг к другу, чем слова «абрикос» и «континент». Мы воспользуемся инструментом Word2Vec, который поможет нам сопоставить значения слов.

Использование результатов предварительного обучения

Word2Vec — это техника для поиска непрерывных отображений для слов. Word2Vec обучается на прочтении огромного количества текста с последующим запоминанием того, какое слово возникает в схожих контекстах. После обучения на достаточном количестве данных, Word2Vec генерирует вектор из 300 измерений для каждого слова в словаре, в котором слова со схожим значением располагаются ближе друг к другу.

Авторы публикации на тему непрерывных векторных представлений слов выложили в открытый доступ модель, которая была предварительно обучена на очень большом объеме информации, и мы можем использовать ее в нашей модели, чтобы внести знания о семантическом значении слов. Предварительно обученные векторы можно взять в репозитории, упомянутом в статье по ссылке.

Отображение уровня предложений

Быстрым способом получить вложения предложений для нашего классификатора будет усреднение оценок Word2Vec для всех слов в нашем предложении. Это все тот же подход, что и с «мешком слов» ранее, но на этот раз мы теряем только синтаксис нашего предложения, сохраняя при этом семантическую (смысловую) информацию.

Векторные представления предложений в Word2Vec

Вот визуализация наших новых векторных представлений после использования перечисленных техник:

Визуализация векторных представлений Word2Vec.

Теперь две группы цветов выглядят разделенными еще сильнее, и это должно помочь нашему классификатору найти различие между двумя классами. После обучения той же модели в третий раз (логистическая регрессия), мы получаем точность в 77,7% — и это наш лучший результат на данный момент! Настало время изучить нашу модель.

Компромисс между сложностью и объяснимостью

Поскольку наши векторные представления более не представлены в виде вектора с одним измерением на слово, как было в предыдущих моделях, теперь тяжелее понять, какие слова наиболее релевантны для нашей классификации. Несмотря на то, что мы по-прежнему обладаем доступом к коэффициентам нашей логистической регрессии, они относятся к 300 измерениям наших вложений, а не к индексам слов.

Для столь небольшого прироста точности, полная потеря возможности объяснить работу модели — это слишком жесткий компромисс. К счастью, при работе с более сложными моделями мы можем использовать интерпретаторы наподобие LIME, которые применяются для того, чтобы получить некоторое представление о том, как работает классификатор.

LIME

LIME доступен на Github в виде открытого пакета. Данный интерпретатор, работающий по принципу черного ящика, позволяет пользователям объяснять решения любого классификатора на одном конкретном примере при помощи изменения ввода (в нашем случае — удаления слова из предложения) и наблюдения за тем, как изменяется предсказание.

Давайте взглянем на пару объяснений для предложений из нашего датасета.

Правильные слова катастроф выбраны для классификации как «релевантные».

Здесь вклад слов в классификацию выглядит менее очевидным.

Впрочем, у нас нет достаточного количества времени, чтобы исследовать тысячи примеров из нашего датасета. Вместо этого, давайте запустим LIME на репрезентативной выборке тестовых данных, и посмотрим, какие слова встречаются регулярно и вносят наибольший вклад в конечный результат. Используя данный подход, мы можем получить оценки значимости слов аналогично тому, как мы делали это для предыдущих моделей, и валидировать предсказания нашей модели.

Похоже на то, что модель выбирает высоко релевантные слова и соответственно принимает понятные решения. По сравнению со всеми предыдущими моделями, она выбирает наиболее релевантные слова, поэтому лучше будет отправить в продакшн именно ее.

Шаг 8. Использование синтаксиса при применении end-to-end подходов

Мы рассмотрели быстрые и эффективные подходы для генерации компактных векторных представлений предложений. Однако, опуская порядок слов, мы отбрасываем всю синтаксическую информацию из наших предложений. Если эти методы не дают достаточных результатов, вы можете использовать более сложную модель, которая принимает целые выражения в качестве ввода и предсказывает метки, без необходимости построения промежуточного представления. Распространенный для этого способ состоит в рассмотрении предложения как последовательности индивидуальных векторов слов с использованием или Word2Vec, или более свежих подходов вроде GloVe или CoVe. Именно этим мы и займемся далее.

Высокоэффективная архитектура обучения модели без дополнительной предварительной и последующей обработки (end-to-end, источник)

Сверточные нейронные сети для классификации предложений (CNNs for Sentence Classification) обучаются очень быстро и могут сослужить отличную службу в качестве входного уровня в архитектуре глубокого обучения. Несмотря на то, что сверточные нейронные сети (CNN) в основном известны своей высокой производительностью на данных-изображениях, они показывают превосходные результаты при работе с текстовыми данными, и обычно гораздо быстрее обучаются, чем большинство сложных подходов NLP (например, LSTM-сети и архитектуры Encoder/Decoder ). Эта модель сохраняет порядок слов и обучается ценной информации о том, какие последовательности слов служат предсказанием наших целевых классов. В отличии от предыдущих моделей, она в курсе существования разницы между фразами «Лёша ест растения» и «Растения едят Лёшу».

Обучение данной модели не потребует сильно больше усилий по сравнению с предыдущими подходами (смотрите код), и, в итоге, мы получим модель, которая работает гораздо лучше предыдущей, позволяя получить точность в 79,5%. Как и с моделями, которые мы рассмотрели ранее, следующим шагом должно быть исследование и объяснение предсказаний с помощью методов, которые мы описали выше, чтобы убедиться в том, что модель является лучшим вариантом, который мы можем предложить пользователям. К этому моменту вы уже должны чувствовать себя достаточно уверенными, чтобы справиться с последующими шагами самостоятельно.

Голосовые помощники

Разработанная в Гонконге нейронная машина для ответов (далее NRM — Neural Responding Machine) — генератор ответов для коротких текстовых бесед. N RM использует общий кодер-декодер фреймворк. Сначала формализуется создание ответа, как процесс расшифровки на основе скрытого представления входного текста, пока кодирование и декодирование реализуется с помощью рекуррентных нейросетей. N RM обучен на больших данных с односложными диалогами, собранными из микро-блогов. Эмпирическим путем установлено, что NRM способен генерировать правильные грамматические и уместные в данном контексте ответы на 75% поданных на вход текстов, опережая в результативности современные модели с теми же настройками.

Последняя модель — Google’s Neural Conversational Model предлагает простой подход к моделированию диалогов, используя sequence-to-sequence фреймворк. Модель поддерживает беседу благодаря предсказанию следующего предложения, используя предыдущие предложения из диалога. Сильная сторона этой модели — способность к сквозному обучению, из-за чего требуется намного меньше рукотворных правил.

Модель способна создавать простые диалоги на основе обширного диалогового тренировочного сета, способна извлекать знания из узкоспециализированных датасетов, а также больших и зашумленных общих датасетов субтитров к фильмам. В узкоспециализированной области справочной службы для ИТ-решений модель находит решения технической проблемы с помощью диалога. На зашумленных датасетах транскриптов фильмов модель способна делать простые рассуждения на основе здравого смысла.