Большие данные - лекция-6 - тексты - предварительная обработка, NLP - NLTK

Предварительная обработка текста, работа с ЕЯ (NLP), NLTK

Обновлено: 24.03.2020
https://vk.com/video53223390_456239421

Transcript

1. Предварительная обработка текста, работа с ЕЯ (NLP), NLTK
2. ЕЯ — естественные языки (NLP — Natural language processing) • Библиотеки: re, NLTK • Алгоритмы: Google Word2vec, Porter, ... • Общие рекомендации и подходы
3. Python Re — regular expressions • Регулярные выражение в Пайтон • Стандартная библиотека re docs.python.org/2/library/re.html • Библиотека regex (совместима со стандартной, лучше поддерживает юникод) pypi.org/project/regex/
4. NLTK — natural language toolkit • www.nltk.org/ • pip install nltk • Содержит готовые наборы данных, в том числе корпусы (corpora) текстов, грамматики, натренированные модели, которые можно скачать командой: nltk.download() - графическое окно для выбора набора или nltk.download('dataset-name')
5. Этапы предварительной обработки текста • Очистка от мусора, знаков препинания • Переработка документа в лексемы (разбивка на слова, словосочетания, предложения) • Выделение основы слов (удаление приставок, окончаний и суффиксов, определение корня) — стемминг
6. Очистка текста • От мусора: теги HTML, другая разметка • Знаки препинания (если не используются в дальнейшем анализе) • Смайлики (если не используются в дальнейшем анализе) • И т. п. • Инструменты: должно хватить регулярных выражений
7. Переработка документа в лексемы (разбивка на слова) • По пробелам • Регулярные выражения • NLTK: регулярные выражения, со словарем • Другие алгоритмы • Универсального решения нет: выбирайте метод исходя из задачи
8. Ранее (на прошлой лекции) • Алгоритм «мешок слов» CountVectorizer уже делал это сам за нас (самостоятельно: посмотрите в документации, что за алгоритм): count = CountVectorizer() docs = np.array([ u'спят усталые игрушки, книжки спят', u'усталые игрушки усталые', u'книжки спят' ]) bag = count.fit_transform(docs)
9. Теперь посмотрим, какие есть еще варианты разбить текст на слова автоматически
10. По пробелам (знаки препинания → фейл) text = 'uncle rides a bicycle uncles ride bicycles' tokens = text.split() print(tokens) ['uncle', 'rides', 'a', 'bicycle', 'uncles', 'ride', 'bicycles'] text = 'uncle rides a bicycle; uncles, ride bicycles!' tokens = text.split() print(tokens) ['uncle', 'rides', 'a', 'bicycle;', 'uncles,', 'ride', 'bicycles!']
11. Регулярные выражения: Python re (фейл - юникод) import re text = 'uncle rides a bicycle; uncles, ride bicycles!' tokens = re.split('\W+', text) print(tokens) text = u'дядя едет на велосипеде; дяди едут на велосипедах!' tokens = re.split('\W+', text) print(repr(tokens).decode("unicode-escape")) ['uncle', 'rides', 'a', 'bicycle', 'uncles', 'ride', 'bicycles', ''] [u'', u''] ←ФЕЙЛ
12. Самостоятельно • Фейл выше — на Python 2.7 • Проверить на Python 3.x • Проверить с библиотекой regex
13. NLTK: регулярные выражения (ок) from nltk.tokenize import RegexpTokenizer tokenizer = RegexpTokenizer('\w+') text = 'uncle rides a bicycle; uncles, ride bicycles!' tokens = tokenizer.tokenize(text) print(tokens) text = u'дядя едет на велосипеде; дяди едут на велосипедах!' tokens = tokenizer.tokenize(text) print(repr(tokens).decode("unicode-escape")) ['uncle', 'rides', 'a', 'bicycle', 'uncles', 'ride', 'bicycles'] [u'дядя', u'едет', u'на', u'велосипеде', u'дяди', u'едут', u'на', u'велосипедах']
14. • Предварительно выкачать словарь с пунктуацией „punkt“ $ python >>> import nltk >>> nltk.download('punkt') [nltk_data] Downloading package punkt to /home/sadr0b0t/nltk_data... [nltk_data] Unzipping tokenizers/punkt.zip. True NLTK: разбивка на слова со словарем
15. NLTK: разбивка на слова со словарем import nltk text = u'дядя едет на велосипеде; дяди едут на велосипедах!' tokens = nltk.word_tokenize(text) print(repr(tokens).decode("unicode-escape")) [u'дядя', u'едет', u'на', u'велосипеде', u';', u'дяди', u'едут', u'на', u'велосипедах', u'!']
16. И так далее • How to Clean Text for Machine Learning with Python machinelearningmastery.com/clean-text-machine- learning-python/ • How to get rid of punctuation using NLTK tokenizer? stackoverflow.com/questions/15547409/how-to-get- rid-of-punctuation-using-nltk-tokenizer • ...
17. Выделение основы слова (стемминг): алгоритм Портера • ru.wikipedia.org/wiki/Стемминг • ru.wikipedia.org/wiki/Стеммер_Портера • Не использует базы с основами слов • Отсекает окончания и суффиксы, основываясь на особенностях языка • Работает быстро, но не всегда правильно
18. Для английского: NLTK PorterStemmer from nltk.stem.porter import PorterStemmer porter4en = PorterStemmer() print('run: ' + porter4en.stem('run')) print('running: ' + porter4en.stem('running')) print('runs: ' + porter4en.stem('runs')) run: run running: run runs: run
19. text = 'uncle rides a bicycle uncles ride bicycles' tokens = text.split() tokens = [porter4en.stem(word) for word in tokens] print(tokens) Для английского: NLTK PorterStemmer [u'uncl', u'ride', 'a', u'bicycl', u'uncl', 'ride', u'bicycl']
20. Для русского языка • NLTK PorterStemmer с русским не работает • Поиск по «стеммер Портера для русского языка на Python» выводит на gist.github.com/Kein1945/9111512 • Это порт другой реализации стеммера на Пайтон с Явы • Скачаем этот файл, переименуем в porter4ru.py, положим рядом с исходниками • В строке 24 исправить (чтобы не падал на английских словах): if m.groups(): на if m and m.groups():
22. Стеммер Портера для русского языка from porter4ru import Porter as RuPorterStemmer porter4ru = RuPorterStemmer() print(u'дядя: ' + porter4ru.stem(u'дядя')) print(u'дяди: ' + porter4ru.stem(u'дяди')) print(u'дяде: ' + porter4ru.stem(u'дяде')) дядя: дяд дяди: дяд дяде: дяд
23. Стеммер Портера для русского языка text = u'дядя едет на велосипеде дяди едут на велосипедах' tokens = text.split() tokens = [porter4ru.stem(word) for word in tokens] print(repr(tokens).decode("unicode-escape")) [u'дяд', u'едет', u'на', u'велосипед', u'дяд', u'едут', u'на', u'велосипед']
24. Многоязычный текст from nltk.tokenize import RegexpTokenizer tokenizer = RegexpTokenizer('\w+') text = u'дядя rides a bicycle; дяди ride bicycles: дяде подарили a bike!' tokens = tokenizer.tokenize(text) tokens = [porter4ru.stem(porter4en.stem(word)) for word in tokens] print(repr(tokens).decode("unicode-escape")) [u'дяд', u'ride', u'a', u'bicycl', u'дяд', u'ride', u'bicycl', u'дяд', u'подар', u'a', u'bike']
25. Еще стеммеры • Стеммер Snowball (Porter2, «английский» стеммер) • Стеммер Ланкастерского университета (стеммер Пэйс-Хаска) • Много стеммеров www.nltk.org/api/nltk.stem.html
26. Еще алгоритмы
27. Google word2vec • ru.wikipedia.org/wiki/Word2vec • Вычисляет «семантическое расстояние» между словами, основываясь на контекстной близости этих слов. • Обучается на больших массивах текстов • Реализация на Python: radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html • Обученная модель для русского языка (обучена на Википедии и Национальном корпусе русского языка): rusvectores.org/ru/# github.com/akutuzov/webvectors/blob/master/preprocessing/rusvectores _tutorial.ipynb
29. Области применения • Интерфейсы человек-машина: чат-боты, голосовое общение, умные колонки, интерфейсы самообслуживания и т. п. • (позволяют заменять живых сотрудников => экономят деньги => повышенный интерес, который может выражаться в живых деньгах) • Юридические тексты (январь 2017: «Сбербанк сократит 3тыс рабочих мест из- за робота-юриста»; февраль 2019: «Сбербанк потерял миллиарды из-за ИИ») • Анализ медиа • Деанон анонимусов (очередного Сатоши Накамото нашли анализом текстовых сообщений на форумах) • Автоматическое распознавание книг (разрешение спорных моментов: наиболее вероятный вариант исходя из контекста) (в мире всего ~120 млн книг, по оценке разработчиков Google Books) • ...
30. Где брать данные? • Парсить интернет (сми, соцсети, блоги, форумы, сервисы с отзывами и т. п.) — берите всё, что есть в интернете, современный интернет генерят пользователи • Википедия (регулярно применяется: IBM Watson + Jeopardy, Rusvectores и т. п.) • Онлайн-библиотеки: libgen.io (~2.7 млн. книг, 58 млн. научных статей, можно скачать базу на торентах) • Научные статьи: Sci-Hub (65.5 млн. научных статей, недавно выложили базу в открытый доступ, ~60терабайт), КиберЛенинка (~1.5 млн научных статей — выложены легально) • Патенты, Архивы, ... • ...
31. Национальный корпус русского языка www.ruscorpora.ru/new/ • На этом сайте помещен корпус современного русского языка общим объемом более 600 млн слов. • Корпус русского языка — это информационно-справочная система, основанная на собрании русских текстов в электронной форме. • Развивается и пополняется профессиональными исследователями, энтузиастами • Хостит Яндекс — на общественных началах
32. Дополнительные материалы
33. Частично по материалам • Введение в машинное обучение, ВШЭ, Курсера • Python и машинное обучение, Себастьян Рашка
34. Онлайн-курс: нейронные сети и обработка текста • Бесплатный онлайн-курс от Samsung по анализу текста при помощи нейросетей • habr.com/ru/company/samsung/blog/476468/ • stepik.org/course/54098/promo
35. Машинный перевод: от холодной войны до диплёрнинга vas3k.ru/blog/machine_translation/ • Фундаментальная статья с обзором алгоритмов работы с текстом с экскурсом в историю • В конце еще список ссылок
36. Задание
37. База отзывов на фильмы IMDB • IMDB — internet movie database • Скачиваемая база отзывов: Large Moview Review Dataset (80 Мб) ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/ • Задание-0: Скачайте архив, распакуйте, склейте все отзывы в один файл csv с колонками «текст отзыва» + «мнение» (neg=0/pos=1)
38. Задание-1 • Мешок слов • Сделайте мешок слов для текста при помощи sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer Выведите: • топ 5 слов для комментариев с позитивным отзывом, • топ 5 слов для комментариев с негативным отзывом
39. Задание-2 • Посчитайте метрики TF-IDF для документов с отзывами IMDB при помощи sklearn.feature_extraction.text.TfIdfTransformer Выведите: • топ 5 слов (максимальный tf-idf) для комментариев с позитивным отзывом, • топ 5 слов для комментариев с негативным отзывом
40. • Как по-вашему, можно ли по этим словам делать вывод о положительности или отрицательности отзыва? • Будет ли IDF выводить характерные для всего класса слова в топ? • Можно ли улучшить алгоритм? например: считать IDF для каждого позитивного отзыва отдельно в группе только с негативными Задание-3
41. Задание-4 (новое) • Применить методы предварительной обработки текста к базе отзывов IMDB • Применить стеммер для выделения основы слов • Повторно выполнить задания 1, 2 и 3 на очищенных данных, сравнить результат