Сравнение моделей и методов классификации текста

Полный текст

Введение В современном мире объем текстовой информации растет с каждым днем, и эффективная обработка данных становится одной из ключевых задач в различных областях, от бизнеса до науки. Инструменты, позволяющие извлекать полезную информацию из неструктурированных данных, таких как текстовые документы, статьи, новости и отзывы, становятся все более востребованными. Одним из ключевых процессов, используемых для решения таких задач, является классификация текстовых данных. Классификация текста - это процесс автоматического распределения текстовых данных по заранее определенным категориям или классам на основе их содержания. Этот процесс позволяет систематизировать информацию, облегчая ее поиск и анализ. Процесс классификации текста обычно включает в себя три ключевых шага, каждый из которых в той или иной степени влияет на конечный результат. Подробнее эти этапы рассмотрены в теоретическом разделе данной работы. Задачи исследования: - формулировать, из каких шагов должен состоять оптимальный процесс предварительной обработки текстовых данных; - определить модели представления текста, наиболее подходящие для решения задачи классификации текстовых данных; - сравнить и выбрать наилучшие методы классификации текста. 1. Теоретические аспекты 1.1. Основные шаги предварительной обработки текстовых данных Для работы с текстами на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) необходима предварительная обработка, поскольку алгоритмы машинного обучения не способны работать с такими данными. Предобработка текста, позволяющая компьютерам понимать и интерпретировать человеческий язык в полезный и значимый формат, включает в себя несколько этапов, которые могут отличаться в зависимости от задачи. Далее перечислим основные из них: ¡ Нормализация - этап, позволяющий исключить из текста шумовую информацию, в результате которого тексты приводятся к нужному регистру (зачастую к нижнему), удаляются знаки препинания, цифры и прочие небуквенные символы. ¡ Токенизация - процесс разбиения текста на отдельные элементы, называемые токенами и представляющие собой слова/фразы/символы/предложения (в зависимости от конкретной задачи и подхода к токенизации) [1]. ¡ Удаление стоп-слов, т.е. слов, не несущих смысловой нагрузки. К ним можно отнести частицы, предлоги, союзы и т.п. Такие слова часто встречаются в текстах и обеспечивают связность предложений, однако при машинной обработке естественного языка являются шумом [2]. ¡ Стемминг - метод нормализации токенов, в ходе которого от слов отсекаются префиксы, суффиксы и окончания, в результате чего выделяется основа слова [2]. Цель стемминга заключается в том, чтобы свести различные формы одного и того же слова к единой и базовой, что позволяет упростить анализ текста и уменьшить размер словаря. ¡ Лемматизация (альтернатива стемминга) - метод, основная идея которого заключатся в том, чтобы привести слова к словарной форме, называемой «лемма» [3]. Лемматизация более тонкий процесс, использующий словарь и морфологический анализ [1]. В отличие от стемминга, который просто удаляет окончания и суффиксы, лемматизация учитывает грамматические правила и контекст, чтобы определить правильную лемму для данного слова. 1.2. Ключевые модели представления данных Текст нельзя напрямую подать на вход модели машинного обучения, его надо сначала перевести в цифровой формат. Этот шаг называют представлением текста. Современные модели опираются на эмбеддинги (или векторные представления) - способ представления слов, фраз или других объектов в виде числовых векторов в многомерном пространстве. Такой подход позволяет захватывать семантические и синтаксические свойства языка[18]. К наиболее известным моделям векторизации текста с использованием эмбеддингов, которые чаще всего встречаются в научных исследованиях по классификации текста, можно отнести следующие: ¡ Word2Vec (Word to Vector) - подход, основанный на численном преставлении слов, сохраняющих контекстную близость (семантическую связь). Согласно алгоритму: слова, часто встречающиеся в тексте с одинаковыми словами, имеют близкие (по косинусному расстоянию) векторы [4]. ¡ GloVe (Global Vectors for Word Representation) - подход, опирающийся на глобальные статистики, в качестве которых берется вероятность совместного появления слов в документах. Основная его идея состоит в том, чтобы извлечь семантические отношения между словами используя матрицу совместного использования [5]. Оба подхода относят к группе методов, которые используют статические эмбеддинги, представляющие каждое слово одним и тем же вектором независимо от окружения. Значительным достижением в области NLP является возможность кодирования многозначных (или полисемичных) слов разными векторами в зависимости от контекста, в котором они используются. Это достигается благодаря контекстуальным эмбеддингам, которые создаются трансформерными моделями. К таким моделям относится, например, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и GPT (Generative Pre-trained Transformer) [6]. 1.3. Методы, используемые при классификации текстов Методы, которые используются для решения задачи классификации текста, можно разделить на три основные группы: 1) машинные методы; 2) нейросетевые методы; 3) методы на основе трансформеров. В табл. 1 отображены часто встречающиеся в научных исследованиях методы автоматической классификации текстовых данных. Таблица 1 Обзор методов, используемых при классификации текста № Метод Обозначение Группа Описание метода 1 Наивный байесовский метод NB 1 Основывается на теореме Байеса с предположением о независимости признаков и позволяет определить класс объекта, опираясь на предшествующее распределение вероятности [4]. Хорошо работает с текстовыми данными и задачами, где требуется быстрая классификация 2 Дерево решений DT 1 Использует древовидную структуру для принятия решений на основе значений признаков. Каждый узел дерева представляет собой вопрос о значении признака, а ветви - возможные ответы [7]. Деревья легко интерпретируемы, но могут быть подвержены переобучению 3 Случайный лес RF 1 Строит множество деревьев решений и объединяет их результаты для улучшения точности и устойчивости модели. Использует случайную выборку подмножеств данных и признаков для создания каждого дерева, что помогает избежать переобучения и повышает обобщающую способность [8] 4 Логистическая регрессия LR 1 Моделирует вероятность принадлежности объекта к классу, используя логистическую функцию [1]. Подходит для задач, где зависимая переменная является категориальной и позволяет интерпретировать коэффициенты как влияние предикторов на вероятность события 5 Метод k-ближайших соседей KNN 1 Определяет класс объекта на основе классов его k-ближайших соседей в пространстве признаков [4]. Прост в реализации и не требует обучения, но может быть чувствителен к шуму и требует значительных вычислительных ресурсов при больших объемах данных 6 Метод опорных векторов SVM 1 Ищет гиперплоскость, максимально разделяющую классы в пространстве признаков [8]. Может использовать различные ядра для обработки нелинейных данных и хорошо работает в высокоразмерных пространствах, но может быть чувствителен к выбору параметров и требует тщательной настройки 7 Многослойные перцептроны MLP 2 Состоит из одного или нескольких скрытых слоев, которые обрабатывают входные данные и передают их на выходной слой. Каждый нейрон в слое связан с нейронами следующего слоя, и обучение происходит с использованием алгоритма обратного распространения ошибки [1] 8 Рекуррентные нейронные сети RNN 2 Предназначен для обработки последовательных данных, таких как текст или временные ряды. RNN имеют циклические связи, что позволяет сохранять информацию о предыдущих состояниях и учитывать контекст [1]. Однако, могут страдать от проблемы затухающего градиента, что затрудняет обучение на длинных последовательностях 9 Сверточные нейронные сети CNN 2 Обучаются распознавать признаки во входных данных с использованием сверточных слоев, после чего вычисленные признаки передаются в полносвязную сеть. Для решения задач, которые связаны с обработкой последовательностей, вместо двумерных сверток используются одномерные [1] Окончание табл. 1 10 BERT BERT 3 Обучается на задаче Masked Language Model (MLM), где некоторые слова в предложении замещаются масками, и модель предсказывает их [1]. Учитывает контекст как слева, так и справа от слова, что позволяет лучше понимать значение слов в зависимости от их окружения 11 SciBERT SciBERT 3 Использует корпус научных публикаций для улучшения производительности в задачах, связанных с научной терминологией и контекстом [9]. Применяет тот же подход, что и BERT, но с учетом специфики научного языка, что делает ее особенно полезной для задач, таких как извлечение информации из научных статей, классификация и анализ текстов в области науки 12 RoBERTa RoBERTa 3 Оптимизирует процесс предобучения BERT, используя более крупные объемы данных, более длительное время обучения и различные изменения в архитектуре. Демонстрирует лучшие результаты на многих задачах NLP по сравнению с оригинальным BERT, благодаря более эффективному обучению и более глубокому пониманию контекста [10] 13 T5 T5 3 Преобразует все задачи NLP в формат «текст в текст» - это означает, что как входные данные, так и выходные данные представлены в виде текста, что позволяет использовать одну и ту же архитектуру для различных задач, таких как перевод, суммирование, классификация и генерация текста [11] И с т о ч н и к: выполнено А.В. Захаровой Table 1 Overview of the methods used in text classification № Method Designation Group Method description 1 Naive Bayes classifier NB 1 This approach is founded on Bayes' theorem, operating under the assumption of feature independence. It facilitates the determination of an object's class based on its prior probability distribution [4]. It is well-suited for text data and tasks that require rapid classification 2 Decision tree DT 1 It employs a tree structure to make decisions based on feature values. Each node of the tree represents a question regarding the meaning of a feature, and the branches represent possible answers [7]. Trees are easily interpretable but may be susceptible to overfitting 3 Random Forest RF 1 It creates multiple decision trees and combines their results to improve the accuracy and stability of the model. The approach involves a random selection of subsets of data and features to create each tree, which helps to avoid overfitting and increases generalizing ability [8] 4 Logistic regression LR 1 This approach utilizes a logistic function to simulate the probability of an object belonging to a given class [1]. This is an appropriate solution for situations in which the dependent variable is categorical. It allows for the interpretation of coefficients as the influence of predictors on the probability of an event 5 K-nearest neighbor algorithm KNN 1 This method utilizes the classes of its k-nearest neighbors in the feature space to define the class of an object [4]. The implementation of this system is straightforward and does not require specialized training. However, it is sensitive to noise and requires substantial computing resources for effective operation, particularly when dealing with large volumes of data 6 Support vector machine SVM 1 It looks for a hyperplane that maximizes the separation of classes in the feature space [8]. The method utilizes multiple cores to process non-linear data and functions effectively in high-dimensional spaces. However, it is susceptible to parameter selection and requires thorough configuration 7 Multilayer perceptron MLP 2 It consists of one or more hidden layers that process the input data and transmit it to the output layer. Each neuron in a layer is connected to the neurons of the subsequent layer, and learning is enabled by the error backpropagation algorithm [1] 8 Recurrent neural network RNN 2 It is designed to process sequential data, such as text or time series. These systems have a cyclical relationship, which allows for the storage of information about previous states and the consideration of context [1]. They may experience a decaying gradient issue, which can hinder learning effectiveness on long sequences Ending of the Table 1 9 Convolutional neural network CNN 2 The model is trained to recognize features in the input data using convolutional layers. The calculated features are then transmitted to a fully connected network. To solve problems related to sequence processing, one-dimensional convolutions are used instead of two-dimensional convolutions [1] 10 BERT BERT 3 It is trained on the Masked Language Model (XML) task, where some words in a sentence are replaced by masks, and the model predicts them [1]. It considers the context both to the left and to the right of the word, which allows you to better understand the meaning of words depending on their environment 11 SciBERT SciBERT 3 This tool utilizes the extensive collection of scientific publications to enhance productivity in tasks related to scientific terminology and context [9]. The model employs a similar approach to BERT, but it is tailored to the nuances of scientific language. This makes it particularly well-suited for tasks such as extracting information from scientific articles, classifying and analyzing texts in the scientific field 12 RoBERTa RoBERTa 3 It optimizes the BERT retraining process by leveraging larger data sets, extended training times, and diverse architectural modifications. This model has been shown to achieve superior outcomes in numerous NLP applications when compared to the original BERT model. This enhancement can be attributed to its more effective training methods and a more profound understanding of the context [10] 13 T5 T5 3 It converts all NLP tasks into a text-to-text format, ensuring that both input and output data are presented as text. This allows for the use of a common architecture for various tasks, such as translation, summation, classification, and text generation [11] S o u r c e: by A.V. Zakharova 2. Результаты и обсуждение Для определения наилучшего метода были изучены научные статьи по теме автоматической классификации текста за последние 4 года. На основании результатов исследований, а именно значений показателя F1, были сфор-мированы сводные таблицы для машинных (табл. 2), нейросетевых (табл. 3) и трансформерных методов (табл. 4). Из табл. 2 видно, что наивысшее значение показателя F1 соответствует LR и примерно равняется 82,2 %. Из табл. 3 видно, что наивысшее значение показателя F1 соответствует CNN и равняется примерно 85,6 %. Таблица 2 Результаты исследований машинных методов классификации текста, % Исследование Метод KNN DT NB RF SVM LR Бобина Т.С [12] - - 53,7 72 - 69,8 Гальченко Ю.В. [13] - - 80,6 - - 89,8 Иномов Б.Б. [14] 70,3 65,6 - 63,8 - 81,8 Кусакин И.К. [15] - - - 80,6 80,8 79,8 Минаев В.А. [16] - - 85,4 - 87,5 87,4 Мотовских Л.В. [17] - - - 86 - - Мотовских Л.В. [18] - - - - 60 - Плешакова Е.С., Гатауллин С.Т., Осипов А.В., Романова Е.В., Самбуров Н.С. [19] 2 70 65 75 88 77 % Рашитов Т.Ф. [20] - - - 72,7 - - Челышев Э.А., Оцоков Ш.А., Раскатова М.В., Щёголев П. [21] - - 75 % 88 - 90 Среднее значение 49,7 67,8 71,9 76,9 79,1 82,2 И с т о ч н и к: выполнено А.В. Захаровой Table 2 Results of research on machine methods of text classification, % Research Method KNN DT NB RF SVM LR Bobina T.S. [12] - - 53.7 72 - 69.8 Galchenko Y.V. [13] - - 80.6 - - 89.8 Inomov B.B. [14] 70.3 65.6 - 63.8 - 81.8 Kusakin I.K. [15] - - - 80.6 80.8 79.8 Minaev V.A. [16] - - 85.4 - 87.5 87.4 Motovskikh L.V. [17] - - - 86 - - Motovskikh L.V. [18] - - - - 60 - Pleshakova E.S., Gataullin S.T., Osipov A.V., Romanova E.V., Samburov N.S. [19] 29 70 65 75 88 77 Rashitov T.F. [20] - - - 72.7 - - Chelyshev E.A., Otsokov S.A., Raskatova M.V., Shchegolev P. [21] - - 75 88 - 90 The average value 49.7 67.8 71.9 76.9 79.1 82.2 S o u r c e: by A.V. Zakharova Таблица 3 Результаты исследований нейросетевых методов классификации текста, % Исследование Метод MLP RNN CNN Бобина Т.С [12] 70 68,2 - Внуков И.А. [22] 78,4 75,8 82,3 Гальченко Ю.В. [13] - 89,2 - Иномов Б.Б. [14] 81,5 - - Куликов А.А. [23] - 92,5 - Кусакин И.К. [15] 75 84,5 - Минаев В.А. [16] - 89,7 89,6 Нежников Р.И. [10] - 83,5 85 Плешакова Е.С., Гатауллин С.Т., Осипов А.В., Романова Е.В., Самбуров Н.С. [19] 79 - - Среднее значение 76,8 83,3 85,6 И с т о ч н и к: выполнено А.В. Захаровой Table 3 Results of research on neural network methods of text classification, % Research Method MLP RNN CNN Bobina T.S. [12] 70 68.2 - Nepotes I.A. [22] 78.4 75.8 82.3 Galchenko Yu.V. [13] - 89.2 - Inomov B B. [14] 81.5 - - Kulikov A.A. [23] - 92.5 - Kusakin I K. [15] 75 84.5 - Minaev V.A. [16] - 89.7 89.6 Nezhnikov R.I. [10] - 83.5 85 Pleshakova E.S., Gataullin S.T., Osipov A.V., Romanova E.V., Samburov N.S. [19] 79 - - The average value 76.8 83.3 85.6 S o u r c e: by A.V. Zakharova Таблица 4 Результаты исследований методов классификации текста на основе трансформеров, % Исследование Метод SciBERT BERT T5 RoBERTa Бондаренко В.И. [9] 71,6 64,8 - - Внуков И.А., Филиппов Ф.В. [22] - 75,7 - - Кусакин И.К. [15] - 86,5 - - Нежников Р.И. [10] - 90 - 92,5 Прошина М.В. [11] - 69 78 90 Среднее значение 71,6 77,2 78 91,3 И с т о ч н и к: выполнено А.В. Захаровой Table 4 Results of research on text classification methods based on transformers, % Research Method SciBERT BERT T5 RoBERTa Bondarenko V.I. [9] 71.6 64.8 - - Vnukov I.A., Philippov F.V. [22] - 75.7 - - Kusakin I.K. [15] - 86.5 - - Nezhnikov R.I. [10] - 90 - 92.5 Proshina M.V. [11] - 69 78 90 The average value 71.6 77.2 78 91.3 S o u r c e: by A.V. Zakharova Из табл. 4 видно, что наивысшее значение показателя F1 соответствует улучшенной версии модели BERT - RoBERTa и примерно равно 91,3. Однако следует отметить, что по методам на основе трансформеров было рассмотрено меньше исследований, что свидетельствует о менее точных средних значениях показателя F1. Таким образом, если рассматривать по отдельности группы методов автоматической классификации текстовых данных, можно выделить наиболее точные: - среди машинных методов наилучшим является логистическая регрессия (F1LR ≈ 82,2); - среди нейросетевых методов наилучший - это сверточные нейронные сети (F1CNN ≈ 85,6); - среди методов на основе трансформеров наилучшим является RoBERTa (F1RoBERTa ≈ 91,3). Заключение На основании изученных научных исследований по теме автоматической классификации текста можно сделать следующие выводы: 1. Оптимальный процесс предобработки данных для решения задачи классификации текста состоит из нескольких шагов и включает в себя как минимум нормализацию, токенизацию, удаление стоп-слов и стемминг/лемматизацию. Однако в зависимости от конкретной задачи эти шаги могут быть скорректированы. 2. Для перевода текста в цифровой формат лучше выбирать BERT, так как эта модель использует двунаправленный контекст и демонстрирует высокую точность в различных задачах NLP. Если ресурсы ограничены, можно рассматривать GPT как альтернативу, но эта модель больше ориентирована на генерацию текста, поэтому менее эффективна для задач, требующих глубокого понимания контекста. Word2Vec и GloVe могут быть использованы в менее сложных задачах, где контекст не так критичен. 3. Наилучшими методами автоматической классификации текста являются метод логистической регрессии, сверточные нейронные сети и RoBERTa. Точность каждого из них превышает 82, что является достаточно хорошим результатом, поэтому все эти методы могут рассматриваться при решении уже конкретных задач: - LR больше подходит для простых задач и небольших наборов данных; - CNN и RoBERTa могут использоваться для сложных текстов и больших наборов данных, выбор зависит от доступности ресурсов и требований к точности.

Об авторах

Ангелина Валерьевна Захарова

Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Автор, ответственный за переписку.
Email: zakharova.linusha@mail.ru
ORCID iD: 0009-0007-9651-4530
SPIN-код: 6278-8518

магистрант кафедры анализа систем и принятия решений

Российская Федерация, 620062, г. Екатеринбург, ул. Мира, д. 19

Алина Юрьевна Вишнякова

Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Email: alina.vishniakova@urfu.ru
ORCID iD: 0000-0003-1649-4167
SPIN-код: 5641-6945

старший преподаватель, аспирант кафедры анализа систем и принятия решений

Российская Федерация, 620062, г. Екатеринбург, ул. Мира, д. 19

Александр Александрович Детков

Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Email: a.a.detkov@urfu.ru
ORCID iD: 0009-0003-3958-3549
SPIN-код: 5310-3027

кандидат экономических наук, доцент кафедры анализа систем и принятия решений

Российская Федерация, 620062, г. Екатеринбург, ул. Мира, д. 19

Список литературы

Дополнительные файлы