Wyobraź sobie świat słów. Każde słowo to mała wyspa.
Klasyfikacja tekstu, to jak próba zgrupowania tych wysp w archipelagi.
Ale jak to zrobić? Potrzebujemy mapy!
Czym jest Word Embedding?
Word Embedding to właśnie taka mapa słów. Zamienia słowa na wektory liczb.
Pomyśl o wektorze jak o współrzędnych GPS. "Król" może mieć współrzędne (1.2, 3.5), a "Królowa" (1.1, 3.6).
Podobne słowa mają bliskie współrzędne. Król i Królowa leżą blisko siebie na mapie!
Wizualizacja
Wyobraź sobie duży plac zabaw. Słowa to dzieci, a Word Embedding to sposób, w jaki są rozstawione na placu.
Dzieci, które lubią się razem bawić (słowa o podobnym znaczeniu), stoją blisko siebie.
Dzieci, które się nie lubią (słowa o odmiennych znaczeniach), stoją daleko od siebie.
Jak to działa?
Word Embedding tworzy wektory na podstawie kontekstu słów.
Analizuje, w jakich zdaniach pojawiają się słowa. Uczy się, które słowa często występują razem.
Na przykład: "Kot" często występuje z "Mleko", "Miau", "Sierść".
Dzięki temu "Kot" i "Miau" będą miały bliskie wektory.
Modele Word Embedding
Istnieją różne modele Word Embedding. Najpopularniejsze to Word2Vec i GloVe.
Word2Vec uczy się, przewidując słowo na podstawie jego kontekstu.
GloVe (Global Vectors for Word Representation) analizuje statystyki współwystępowania słów w całym korpusie tekstu.
Pomyśl o Word2Vec jak o grze "zgadnij słowo".
A o GloVe jak o tworzeniu ogromnej tabeli, pokazującej jak często słowa się spotykają.
Wykorzystanie w Klasyfikacji Tekstu
Mamy mapę słów! Jak użyć jej do klasyfikacji?
Chcemy na przykład sklasyfikować recenzje filmów jako "pozytywne" lub "negatywne".
1. Zamieniamy każde słowo w recenzji na jego wektor.
2. Sumujemy (lub uśredniamy) te wektory. Otrzymujemy wektor reprezentujący całą recenzję.
3. Używamy tego wektora jako cechy dla klasyfikatora (np. regresja logistyczna, maszyna wektorów nośnych).
Przykład
Recenzja: "Film był świetny! Bardzo mi się podobał."
Zamieniamy: "Film" -> (0.1, 0.2), "był" -> (0.3, 0.4), "świetny" -> (0.5, 0.6), "bardzo" -> (0.7, 0.8), "mi" -> (0.9, 1.0), "się" -> (1.1, 1.2), "podobał" -> (1.3, 1.4).
Sumujemy: (0.1+0.3+0.5+0.7+0.9+1.1+1.3, 0.2+0.4+0.6+0.8+1.0+1.2+1.4) = (4.9, 5.6)
Wektor (4.9, 5.6) reprezentuje całą recenzję. Klasyfikator nauczy się, że wektory bliskie (4.9, 5.6) oznaczają "pozytywną" recenzję.
Dlaczego to działa?
Word Embedding oddaje semantykę słów. Klasyfikator może lepiej zrozumieć sens tekstu.
Tradycyjne metody (np. Bag of Words) traktują każde słowo osobno. Nie uwzględniają podobieństwa słów.
Word Embedding pozwala klasyfikatorowi zobaczyć "kontekst" słów.
Analogia
Wyobraź sobie, że próbujesz odgadnąć emocje osoby po jej słowach.
Metoda Bag of Words patrzy na każde słowo osobno, jakby były kartkami z pojedynczymi literami.
Word Embedding patrzy na całe wyrazy i zdania, rozumiejąc ich znaczenie i emocjonalny wydźwięk.
Zalety Word Embedding
Lepiej oddaje znaczenie słów niż tradycyjne metody.
Może być używany z różnymi klasyfikatorami.
Umożliwia pracę z mniejszą ilością danych (bo korzysta z wiedzy o podobieństwie słów).
Podsumowanie
Word Embedding to potężne narzędzie w klasyfikacji tekstu.
Umożliwia zamianę słów na wektory, które oddają ich znaczenie.
Dzięki temu klasyfikatory mogą lepiej rozumieć tekst i dokonywać trafniejszych predykcji.
Pamiętaj, Word Embedding to mapa słów, która pomaga nam grupować je w archipelagi!
