L'application pratique de Redis dans le domaine du traitement du langage naturel

Redis est un système de stockage clé-valeur hautes performances basé sur la mémoire open source qui prend en charge des structures de données riches telles que des chaînes, des tables de hachage, des listes, des ensembles et des ensembles ordonnés. Dans le domaine du traitement du langage naturel, Redis, en tant qu'outil léger de stockage et de mise en cache de données, est largement utilisé dans divers scénarios d'application, tels que l'analyse sémantique distribuée, la traduction automatique et les systèmes intelligents de questions et réponses.

Cet article partira de scénarios d'application réels et présentera comment utiliser Redis pour résoudre des problèmes courants dans le domaine du traitement du langage naturel, notamment le calcul de similarité sémantique, la reconnaissance d'entités, la classification de texte, etc.

1. Calcul de similarité sémantique

Dans le traitement du langage naturel, le calcul de similarité sémantique est une tâche importante, qui consiste à mesurer la similarité entre deux fragments de texte. Actuellement, la plupart des algorithmes de calcul de similarité sémantique sont implémentés sur la base de modèles vectoriels de mots. En mappant chaque mot dans un espace vectoriel, la similarité entre deux fragments de texte peut être mesurée.

Les modèles de vecteurs de mots courants incluent Word2Vec, GloVe, FastText, etc. Pour un grand ensemble de données textuelles, une formation hors ligne est généralement nécessaire pour obtenir la représentation vectorielle de chaque mot. Cependant, dans les scénarios d'application réels, la similarité entre deux fragments de texte doit être calculée en temps réel, ce qui nécessite de conserver la représentation vectorielle de chaque mot en mémoire.

La structure de données de hachage est fournie dans Redis, qui peut stocker la représentation vectorielle de chaque mot dans une paire clé-valeur. Par exemple, pour le mot « pomme », sa représentation vectorielle peut être stockée dans un Hash, la clé étant « pomme » et la valeur étant la représentation vectorielle. De cette façon, lors du calcul de la similarité entre deux fragments de texte, il vous suffit de lire la représentation vectorielle de chaque mot depuis Redis et d'effectuer le calcul.

2. Reconnaissance d'entités

Dans le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'entités est une tâche importante, qui implique l'identification d'informations d'entité telles que les noms de personnes, les noms de lieux, les organisations et les dates à partir du texte. Actuellement, la plupart des algorithmes de reconnaissance d’entités sont implémentés sur la base du modèle de champ aléatoire conditionnel (CRF). Le modèle CRF nécessite la formation d'un classificateur pour classer chaque mot du texte, en le marquant comme un type d'entité ou un type de non-entité.

Dans les applications pratiques, il est nécessaire d'effectuer une reconnaissance d'entité sur une grande quantité de texte et de stocker les informations sur l'entité dans la base de données. Cependant, lors de chaque reconnaissance d'entité, les informations sur l'entité identifiée doivent être lues dans la base de données, ce qui entraînera un ralentissement de la vitesse de lecture. Afin de résoudre ce problème, Redis peut être utilisé pour mettre en cache les informations sur l'entité identifiée.

Par exemple, lors du processus de reconnaissance d'entité, pour chaque fragment de texte, le type d'entité et les informations de localisation peuvent être stockés dans une paire clé-valeur. Par exemple, l'entité de type « nom de la personne » est stockée dans la clé « personne ». , et les entités de classe "place name" " sont stockées dans la clé "location". De cette façon, la prochaine fois que vous effectuerez une reconnaissance d'entité sur le même texte, vous pourrez d'abord lire les informations d'entité identifiées à partir de Redis pour éviter la surcharge des calculs répétés et des opérations d'E/S de base de données.

3. Classification de texte

Dans le traitement du langage naturel, la classification de texte est une tâche importante, qui implique la classification de fragments de texte dans des catégories prédéfinies, telles que la classification des critiques de films, la classification des actualités et l'analyse des sentiments. Actuellement, la plupart des algorithmes de classification de texte sont mis en œuvre sur la base de modèles d'apprentissage profond, tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN).

Dans les applications pratiques, une grande quantité de texte doit être classée et les résultats de la classification sont stockés dans la base de données. Cependant, lors de chaque classification, les informations textuelles classifiées doivent être lues à partir de la base de données, ce qui entraînera un ralentissement de la vitesse de lecture. Afin de résoudre ce problème, Redis peut être utilisé pour mettre en cache les informations textuelles classifiées et les résultats de classification.

Par exemple, dans le processus de classification de texte, pour chaque fragment de texte, son texte original et les résultats de la classification peuvent être stockés dans une paire clé-valeur, par exemple, "texte original" est stocké dans la clé "texte" et " résultats de classification" sont stockés dans la clé "catégorie". De cette façon, la prochaine fois que vous classifierez le même texte, vous pourrez d'abord lire les informations de texte classifiées et les résultats de classification de Redis pour éviter la surcharge des calculs répétés et des opérations d'E/S de base de données.

Résumé

Cet article présente l'application pratique de Redis dans le domaine du traitement du langage naturel, y compris le calcul de similarité sémantique, la reconnaissance d'entités et la classification de texte, etc. En utilisant la structure de données Hash fournie par Redis, les données nécessaires au traitement de texte peuvent être stockées en mémoire, évitant ainsi le coût de lecture des données de la base de données et accélérant le processus de traitement de texte. Ceci est d'une grande importance pour les applications de traitement du langage naturel qui doivent traiter de grandes quantités de données textuelles.

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