Методи машинного навчання для вирішенні проблем семантики та контексту при обробці текстових даних
DOI:
https://doi.org/10.26565/2304-6201-2022-56-03Ключові слова:
Машинне навчання, обробка природної мови, семантика, контекст, текстові дані, нейронні мережі, трансформатори, BERT, GPT-3, аналіз даних, аналіз настроїв, семантичний аналізАнотація
Актуальність. З розширенням можливостей машинного навчання та його впливом на багато аспектів сучасного життя, включаючи обробку природної мови, розуміння семантики та контексту в текстових даних стає все більш актуальним. Семантика та контекст відіграють значну роль у здатності машин розуміти людську мову. Вони є центральними елементами в різних програмах, таких як машинний переклад, аналіз настроїв, виявлення спаму, розпізнавання голосу тощо. Однак цими аспектами часто нехтують або недооцінюють під час обробки текстових даних. Незважаючи на значний прогрес у цій галузі, проблема семантики та контексту залишається невирішеною, що знижує ефективність і точність багатьох систем машинного навчання.
Мета: Основна мета цієї статті — дослідити проблему семантики та контексту в машинному навчанні, а саме в обробці текстових даних. Стаття має на меті визначити основні проблеми, пов’язані з розумінням семантики та контексту, а також те, як вони впливають на різні аспекти обробки тексту. Крім того, буде проаналізовано поточні методи та підходи, які використовуються в галузі машинного навчання для вирішення цих проблем, і визначено їх обмеження.
Методи дослідження. Аналіз, пояснення, класифікація.
Результати. Було встановлено, що незважаючи на значні досягнення в технологіях машинного навчання, проблеми семантики та контексту в обробці текстових даних все ще існують. Вони впливають на якість і точність рішень, що приймаються системами на основі машинного навчання, що може призвести до некоректного аналізу та спотворення даних. Було виявлено, що навіть сучасні моделі на основі трансформаторів можуть зіткнутися з проблемами розуміння семантики та контексту, особливо в складних і багатозначних сценаріях.
Висновки. На основі проведеного дослідження зроблено висновок, що проблема семантики та контексту при обробці текстових даних є суттєвою та потребує подальшого вивчення. Існуючі методи і технології, хоч і показують високі результати в одних завданнях, можуть виявитися недостатніми в інших, особливо складних, ситуаціях. Пропонується продовжити дослідження в даному напрямку, розробити нові методи та підходи, які б змогли ефективно вирішити ці проблеми. Також важливо вивчити, як різні контекстуальні фактори впливають на семантику текстових даних і як ці ефекти можна врахувати при проектуванні та використанні систем машинного навчання.
Посилання
Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. Available at: https://arxiv.org/abs/1301.3781.
Bahdanau, D., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate. Available at: https://arxiv.org/abs/1409.0473.
Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Available at: https://www.aclweb.org/anthology/N19-1423/.
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is All you Need. Available at: https://papers.nips.cc/paper/2017/hash/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Abstract.html.
Pennington, J., Socher, R., & Manning, C. (2014). Glove: Global Vectors for Word Representation. Available at: https://www.aclweb.org/anthology/D14-1162/.
Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S., & Dean, J. (2013). Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality. Available at: https://papers.nips.cc/paper/2013/hash/9aa42b31882ec039965f3c4923ce901b-Abstract.html.
Davidov, D., Tsur, O., & Rappoport, A. (2010). Semi-supervised recognition of sarcastic sentences in Twitter and Amazon. Available at: https://aclanthology.org/W10-2914/.
Blodgett, S. L., Green, L., & O'Connor, B. (2018). Demographic Dialectal Variation in Social Media: A Case Study of African-American English. Available at: https://aclanthology.org/D16-1120/.
Howard, J., & Ruder, S. (2018). Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification. Available at: https://www.aclweb.org/anthology/P18-1031/.
Peters, M. E., Neumann, M., Iyyer, M., Gardner, M., Clark, C., Lee, K., & Zettlemoyer, L. (2018). Deep contextualized word representations. Available at: https://www.aclweb.org/anthology/N18-1202/.
Huang, P. S., He, X., Gao, J., Deng, L., Acero, A., & Heck, L. (2013). Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data. Available at: https://posenhuang.github.io/papers/cikm2013_DSSM_fullversion.pdf.
Xu C., McAuley J., (2018). The Importance of Generation Order in Language Modeling. Available at: https://www.aclweb.org/anthology/D18-1324/.
Suzuki M., Matsuo Y., (2020). A survey of multimodal deep generative models. Available at: https://arxiv.org/abs/2207.02127.
Felbo, B., Mislove, A., Søgaard, A., Rahwan, I., & Lehmann, S. (2017). Using Millions of Emoji Occurrences to Learn Any-domain Representations for Detecting Sentiment, Emotion and Sarcasm. Available at: https://www.aclweb.org/anthology/D17-1169/.
Reyes A., Rosso P., (2016). Mining Subjective Knowledge from Customer Reviews: A Specific Case of Irony Detection. Available at: https://aclanthology.org/W11-1715.pdf.
Yang, Z., Yang, D., Dyer, C., He, X., Smola, A., & Hovy, E. (2016). Hierarchical Attention Networks for Document Classification. Available at: https://www.aclweb.org/anthology/N16-1174/.
Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., Sutskever, I. (2019). Better language models and their implications. Available at: https://openai.com/blog/better-language-models/.
Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, D. M., Wu, J., Winter, C., ... Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners Available at: https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bf5478631ec67e564d04505b-Paper.pdf.
Wang, A., Singh, A., Michael, J., Hill, F., Levy, O., & Bowman, S. R. (2019). GLUE: A Multi-Task Benchmark and Analysis Platform for Natural Language Understanding. Available at: https://openreview.net/pdf?id=rJ4km2R5t7.
Lu, X., Xiong, C., Parikh, A. P., & Socher, R. (2019). ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks. Available at: https://arxiv.org/abs/1908.02265.
