Embeddings de palavras

Introdução ao Processamento de Linguagem Natural em R

Kasey Jones

Research Data Scientist

A falha em contagens de palavras

Duas frases:

  • Bob é a pessoa mais inteligente que eu conheço.
  • Bob é a pessoa mais brilhante que eu conheço.

Sem stop words:

  • Bob inteligente pessoa
  • Bob brilhante pessoa
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Significados das palavras

Dados extras:

  • The smartest people ...
  • He was the smartest ...
  • Brilliant people ...
  • His was so brilliant ...
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word2vec

  • representa palavras em um grande espaço vetorial
  • captura múltiplas semelhanças entre palavras
  • palavras com significado parecido ficam mais próximas no espaço

Com uma representação word2vec, palavras semelhantes ficam agrupadas mais próximas em um espaço vetorial multidimensional.

1 https://www.adityathakker.com/introduction-to-word2vec-how-it-works/
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Preparando os dados

library(h2o)
h2o.init()
h2o_object = as.h2o(animal_farm)

Tokenizar com h2o:

words <- h2o.tokenize(h2o_object$text_column, "\\\\W+")
words <- h2o.tolower(words)
words = words[is.na(words) || (!words %in% stop_words$word),]
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Modelagem com word2vec

word2vec_model <-
    h2o.word2vec(words, min_word_freq = 5, epochs = 5)
  • min_word_freq: remove palavras usadas menos de 5 vezes
  • epochs: número de iterações de treino
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Sinônimos de palavras

h2o.findSynonyms(w2v.model, "animal")
    synonym     score
1     drink 0.8209088
2       age 0.7952490
3   alcohol 0.7867004
4       act 0.7710537
5      hero 0.7658424
h2o.findSynonyms(w2v.model, "jones")
      synonym     score
1      battle 0.7996588
2  discovered 0.7944554
3     cowshed 0.7823287
4     enemies 0.7766532
5       yards 0.7679787
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Outros usos

  • modelagem de classificação
  • análise de sentimento
  • modelagem de tópicos
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Aplicar word2vec

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