[Программирование, Машинное обучение] Простой граф знаний на текстовых данных

Ответить на тему

Автор

Сообщение

news_bot ^®

Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286

news_bot ^® написал(а)
25-Май-2021 15:31

Цитировать

Сегодня на простом примере рассмотрим – как провести краткий обзор неструктурированных данных в виде графа знаний.Для примера возьмем набор текстов из обращений с портала mos.ru. В данном случае, набор состоит из 90 тыс. обращений. Медианная длина обращений составляет 9 слов. В целом, тексты можно разбить на три основные темы: качество окружающей среды; качество городской среды; доля дорожной среды, соответствующей нормативам.Для начала импортируем необходимые библиотеки:

import pandas as pd
from tqdm import tqdm
import stanza
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize

Библиотека Stanza позволяет работать над NLP задачами, такими как определение части речи, лемматизация, поиск именованных сущностей, а также определение синтаксической зависимости между словами в предложении. Библиотеку nltk используем для разбивки текстов на отдельные предложения. Stanza сама разбивает текст на предложения, а затем на отдельные слова, но для уменьшения времени обработки лучше предобработать текст.Загрузим данные, для примера выберем отдельную категорию:

df = pd.read_excel('fill_info.xlsx')
df_ml = df[df["CATEGORY"]=="Machine Learning"]

Разобьём тексты на предложения и удалим короткие предложения:

full_corpus = df_ml["TEXT"].values
sentences = [sent for corp in full_corpus for sent in sent_tokenize(corp, language="russian")]
long_sents = [i for i in sentences if len(i) > 30]

Инициализируем различные препроцессоры stanza с помощью метода Pipeline:

nlp = stanza.Pipeline(lang='ru', processors='tokenize,pos,lemma,ner,depparse')

В данном случае, мы указали 5 препроцессоров, т.к. для определения синтаксической зависимости («depparse») обязательны 4 («tokenize, pos, lemma, ner») препроцессора. Однако, если необходимо определить только именованные сущности, то можно использовать только 2 препроцессора («tokenize, ner»), что увеличит скорость обработки данных. Стоит учесть, что использование Stanza – вычислительно-затратный процесс, на обработку 90 тыс. обращений может уйти много времени. Однако, Stanza позволяет обрабатывать данные на видеокартах с поддержкой CUDA. В моем случае, обработка 3000 предложений на CPU заняло 26 минут, в то время на видеокарте тот же объем обработан за 3 минуты. Для запуска вычислений на GPU необходимо установить соответствующие инструменты CUDA, при запуске Pipeline должно отобразиться «Use devise: gpu». В случае проблем с обнаружением видеокарты, посетить данную вебстраницу.Для построения графа необходимо получить список ребер, в данном случае ребром будут два слова или словосочетания с зависимостью между ними. Как раз для поиска этой зависимости будет использоваться Stanza. С помощью «depparse» препроцессора можно определить более 30 различных зависимостей. Основная сложность заключается в составлении правильной конструкции (Subject – relation - Object) - triplet, которая будет подходить для всех текстов в корпусе. Для примера будут использоваться 6 зависимостей (nsubj, nsubj:pass, obj, obl, nmod, nummod). Выбор зависимостей обусловлен тематикой и окраской текста, который Вы хотите извлечь из всего корпуса. Пример конструкции зависимостей в предложении представлен на рисунке ниже.

Как правило, Subject и Object являются существительными, а relation – глаголом. В 3-м примере можно заметить, что Subject – «Андрей», relation – «имел» и Object – «известность». Однако в большинстве случаев связь не так очевидна, как в примере выше и для полного понимания необходимо «навешивать» на Subject и Object дополнительные связи.Далее единый код будет описываться частями для лучшего восприятия:

triplets = []
for s in tqdm(long_sents):
doc = nlp(s)
for sent in doc.sentences:
entities = [ent.text for ent in sent.ents]

Создаем список, в который будем записывать связи в предложении «Subject – relation – Object» (триплет). Далее для каждого предложения применяем препроцессоры и получаем переменную (doc), которая содержит в себе всю информацию для каждого слова. Далее извлекаем все именованные сущности из предложения в переменную entities.

res_d = dict()
temp_d = dict()
for word in sent.words:
temp_d[word.text] = {"head": sent.words[word.head-1].text, "dep": word.deprel, "id": word.id}

Далее создаем временный словарь temp_d и записываем в него слова, связи для них (head), а также тип этой связи (dep), например:

{"Андрей": {"head": "имел", "dep": "nsubj"}, .....}

Также создаем словарь res_d, для записи триплетов конкретного предложения.

for k in temp_d.keys():
nmod_1 = ""
nmod_2 = ""
if (temp_d[k]["dep"] in ["nsubj", "nsubj:pass"]) & (k in entities):
res_d[k] = {"head": temp_d[k]["head"]}

Проводим поиск такого слово в temp_d, которое имеет тип связи «nsubj» или «nsubj:pass», а также проверяем, что это слово относится к именованной сущности. В res_d записываем слово, и слово-связь (head) для него. Также создадим переменные для сохранения дополнительных связей (nmod_1 и nmod_2).

for k_0 in temp_d.keys():
if (temp_d[k_0]["dep"] in ["obj", "obl"]) &\
(temp_d[k_0]["head"] == res_d[k]["head"]) &\
(temp_d[k_0]["id"] > temp_d[res_d[k]["head"]]["id"]):
res_d[k]["obj"] = k_0
break

Раннее мы определили Subject и relation, осталось найти Object. Для этого мы находим слово в temp_d, которое имеет связь с relation, типа obj или obl. Также должны убедиться, что Object располагается в предложении после relation, т.к. такой тип связи может встречаться несколько раз в предложении. Таким образом получаем следующую запись:{"Андрей": {'head': имел, 'obj': "известность"}} Далее найдем окраску нашему отношению, т.е. проверим наличие частицы «не», чтобы лучше понимать контекст:

for k_1 in temp_d.keys():
if (temp_d[k_1]["head"] == res_d[k]["head"]) & (k_1 == "не"):
res_d[k]["head"] = "не "+res_d[k]["head"]

Рассмотрим следующий пример. На вход подается предложение: «Ямы находятся на траектории движения во двор.»Тогда результатом алгоритма будет: {"Ямы": {"head": "находятся", "obj": "траектории"}}. Сложно определить, какой смысл несет данный триплет и правильно ли он составлен. Именно для этого необходимо «навешивать» дополнительные связи. Попробуем найти дополнительные связи для Object:

if "obj" in res_d[k].keys():
for k_4 in temp_d.keys():
if (temp_d[k_4]["dep"] =="nmod") &\
(temp_d[k_4]["head"] == res_d[k]["obj"]):
nmod_1 = k_4
break
for k_5 in temp_d.keys():
if (temp_d[k_5]["dep"] =="nummod") &\
(temp_d[k_5]["head"] == nmod_1):
nmod_2 = k_5
break
res_d[k]["obj"] = res_d[k]["obj"]+" "+nmod_2+" "+nmod_1

Снова пробегаемся по нашему словарю и находим слово, которое имеет связь с Object, типа nmod. Далее повторим операцию, только на этот раз проводим поиск слова, которое имеет связь nummod со словом nmod_1. Таким образом, результат должен быть следующим: {"Ямы": {"head": "находятся", "obj": "траектории движения"}}, что приобретает более глубокий смысл. Странно конечно, что Stanza относит «яму» к именованной сущности.В итоге получаем низкопроизводительный код.)))

%%time
triplets = []
for s in tqdm(long_sents):
doc = nlp(s)
for sent in doc.sentences:
entities = [ent.text for ent in sent.ents]
res_d = dict()
temp_d = dict()
for word in sent.words:
temp_d[word.text] = {"head": sent.words[word.head-1].text, "dep": word.deprel, "id": word.id}
for k in temp_d.keys():
nmod_1 = ""
nmod_2 = ""
if (temp_d[k]["dep"] in ["nsubj", "nsubj:pass"]) & (k in entities):
res_d[k] = {"head": temp_d[k]["head"]}
for k_0 in temp_d.keys():
if (temp_d[k_0]["dep"] in ["obj", "obl"]) &\
(temp_d[k_0]["head"] == res_d[k]["head"]) &\
(temp_d[k_0]["id"] > temp_d[res_d[k]["head"]]["id"]):
res_d[k]["obj"] = k_0
break
for k_1 in temp_d.keys():
if (temp_d[k_1]["head"] == res_d[k]["head"]) & (k_1 == "не"):
res_d[k]["head"] = "не "+res_d[k]["head"]
if "obj" in res_d[k].keys():
for k_4 in temp_d.keys():
if (temp_d[k_4]["dep"] =="nmod") &\
(temp_d[k_4]["head"] == res_d[k]["obj"]):
nmod_1 = k_4
break
for k_5 in temp_d.keys():
if (temp_d[k_5]["dep"] =="nummod") &\
(temp_d[k_5]["head"] == nmod_1):
nmod_2 = k_5
break
res_d[k]["obj"] = res_d[k]["obj"]+" "+nmod_2+" "+nmod_1
if len(res_d) > 0:
triplets.append([s, res_d])

В данной статье хотел донести основную концепцию поиска триплетов. Надеюсь, Ваша реализация получится намного лучше. Далее отфильтруем неполные триплеты, в которых отсутствует Object:

clear_triplets = []
for tr in triplets:
for k in tr[1].keys():
if "obj" in tr[1][k].keys():
clear_triplets.append([tr[0], k, tr[1][k]['head'], tr[1][k]['obj']])

В результате получаем список триплетов, а также предложения, из которых они получены.

[['Ямы находятся на траектории движения во двор.',
'Ямы',
'находятся',
'траектории движения'], ……]

Осталось отрисовать результат удобным для Вас способом. Для этого можно воспользоваться такими инструментами, как NetworkX, Graphviz, Gephi и другие.Я воспользуюсь инструментом визуализации Vis.js, т.к. на мой взгляд он является самым удобным для формирования интерактивных графов. Для удобства добавил небольшой функционал в Vis.js, который позволяет отображать полное предложение, при нажатии на ребро. Полный код, а также код для отрисовки представлен в notebook. Перед отрисовкой все слова приведены к начальной форме, что усложняет восприятие, однако данный процесс позволяет избавиться от повтора вершин на графе.

Таким образом, можем проанализировать текстовые данные и определить основное содержание жалоб и благодарностей, а также найти взаимосвязи между различными обращениями.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:

Теги для поиска: #_programmirovanie (Программирование), #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_graf (граф), #_grafy (графы), #_grafy_i_vizualizatsija (графы и визуализация), #_programmirovanie (
Программирование
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
)

Профиль ЛС

Ответить на тему

Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы

Текущее время: 22-Ноя 14:33
Часовой пояс: UTC + 5