Ein Word-Embedding-Modell für die Textanalyse

Word2vec ist eine der beliebtesten Implementierungen des Word Embedding. Sie wird verwendet, um eine verteilte Darstellung von Wörtern in numerischen Vektoren zu erstellen. Word2vec wandelt Text in Vektoren um, die die Semantik und Beziehungen zwischen den Wörtern erfassen. Ein Beispiel für Semantik ist, dass die Beziehung zwischen Italien und Rom der Beziehung zwischen Frankreich und Paris ähnlich ist, also Italien – Rom + Paris ≈ Frankreich.

Textanalyse-Workflow Verwendung von word2vec zum Konvertieren von Text in Zahlen

Ein typischer Textanalyse-Workflow umfasst die Vorverarbeitung, die Umwandlung von Text in Zahlen und die Modellerstellung. Das Word Embedding, z.B. mit word2vec, ist eine der beliebtesten Methoden zur Umwandlung von Text in Zahlen. Andere Ansätze zur Konvertierung von Text in Zahlen sind:

Der Vorteil von word2vec gegenüber anderen Methoden ist dessen Fähigkeit, ähnliche Wörter zu erkennen. Word Embeddings wie word2vec haben in vielen Textanalysen eine höhere Genauigkeit gezeigt.

Word-Embedding-Alternativen zu word2vec

Neben word2vec sind GloVe und FastText weitere beliebte Word-Embedding-Anwendungen. Der Unterschied zwischen diesen Anwendungen liegt in der Art des verwendeten Algorithmus und dem anfänglichen Textkorpus für das Training zur Erstellung des Modells. Word2vec verwendet für das Training des anfänglichen Textkorpus Continuous Bag-of-Words (CBOW) und Skip-Gram-Algorithmen.

Sie können in Ihrem Workflow ein bereits vorhandenes vortrainiertes Word-Embedding-Modell wie z.B. word2vec verwenden. Alternativ können Sie Ihr eigenes Word-Embedding-Modell erstellen. Folgende Dinge sollten Sie beachten:

  • Vortrainierte Modelle wie word2vec erleichtern den Einstieg, es fehlen jedoch möglicherweise domänenspezifische Wörter, die für eine sehr genaue Textanalyse benötigt werden.
  • Die Erstellung eines benutzerdefinierten Modells ist zeitaufwendiger, aber ein benutzerdefiniertes Modell kann in domänenspezifischen Anwendungen besser funktionieren.

Sie können auch einen vortrainierten Word Embedding Layer, wie z.B. word2vec, in ein Deep Learning-Netz einbinden und diesen für spezifische Anwendungen weiter trainieren.

Die Text Analytics Toolbox™ zur Verwendung mit MATLAB® verfügt über Funktionen zum Lesen von Word Embeddings, die von word2vec, GloVe und FastText mit dem wordEmbedding -Objekt erzeugt werden.

Weitere Informationen über die Verwendung von word2vec und die Erstellung von Modellen mit Textdaten finden Sie unterText Analytics Toolbox.



Siehe auch: Natürliche Sprachverarbeitung, Sentiment-Analyse, Text Mining mit MATLAB, Data Science, Deep Learning, Deep Learning Toolbox™, Statistics and Machine Learning Toolbox™, Predictive Maintenance Toolbox™