Aplikasi praktikal Redis dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi

Redis ialah sistem storan nilai kunci berprestasi tinggi berasaskan memori sumber terbuka yang menyokong struktur data yang kaya, seperti rentetan, jadual cincang, senarai, set dan set tersusun. Dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, Redis, sebagai alat penyimpanan data dan caching yang ringan, digunakan secara meluas dalam pelbagai senario aplikasi, seperti analisis semantik teragih, terjemahan mesin, dan sistem soal jawab pintar.

Artikel ini akan bermula daripada senario aplikasi sebenar dan memperkenalkan cara menggunakan Redis untuk menyelesaikan masalah biasa dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, termasuk pengiraan persamaan semantik, pengecaman entiti, klasifikasi teks, dsb.

1. Pengiraan persamaan semantik

Dalam pemprosesan bahasa semula jadi, pengiraan persamaan semantik ialah tugas penting, yang melibatkan membandingkan persamaan antara dua serpihan teks. Pada masa ini, kebanyakan algoritma pengiraan persamaan semantik dilaksanakan berdasarkan model vektor perkataan. Dengan memetakan setiap perkataan ke dalam ruang vektor, persamaan antara dua serpihan teks boleh diukur.

Model vektor perkataan biasa termasuk Word2Vec, GloVe dan FastText. Untuk set data teks yang besar, latihan luar talian biasanya diperlukan untuk mendapatkan perwakilan vektor bagi setiap perkataan. Walau bagaimanapun, dalam senario aplikasi sebenar, persamaan antara dua serpihan teks perlu dikira dalam masa nyata, yang memerlukan mengekalkan perwakilan vektor setiap perkataan dalam ingatan.

Redis menyediakan struktur data Hash, yang boleh menyimpan perwakilan vektor setiap perkataan dalam pasangan nilai kunci. Contohnya, untuk perkataan "epal", perwakilan vektornya boleh disimpan dalam Hash, dengan kuncinya ialah "epal" dan nilainya ialah perwakilan vektor. Dengan cara ini, apabila mengira persamaan antara dua serpihan teks, anda hanya perlu membaca perwakilan vektor setiap perkataan daripada Redis dan melakukan pengiraan.

2. Pengiktirafan Entiti

Dalam pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman entiti ialah tugas penting, yang melibatkan mengenal pasti nama orang, nama tempat, organisasi dan tarikh daripada teks dan maklumat entiti lain . Pada masa ini, kebanyakan algoritma pengecaman entiti dilaksanakan berdasarkan model medan rawak bersyarat (CRF). Model CRF memerlukan latihan pengelas untuk mengelaskan setiap perkataan dalam teks, menandakannya sebagai jenis entiti atau jenis bukan entiti.

Dalam aplikasi praktikal, adalah perlu untuk melaksanakan pengecaman entiti pada sejumlah besar teks dan menyimpan maklumat entiti dalam pangkalan data. Walau bagaimanapun, semasa setiap pengiktirafan entiti, maklumat entiti yang dikenal pasti perlu dibaca daripada pangkalan data, yang akan menyebabkan kelajuan bacaan menjadi perlahan. Untuk menyelesaikan masalah ini, Redis boleh digunakan untuk menyimpan maklumat entiti yang dikenal pasti.

Sebagai contoh, semasa proses pengecaman entiti, untuk setiap serpihan teks, jenis entiti dan maklumat lokasi boleh disimpan dalam pasangan nilai kunci Contohnya, entiti kelas "nama orang" disimpan dalam kunci "orang" , entiti jenis "nama tempat" disimpan dalam kunci "lokasi". Dengan cara ini, pada kali seterusnya anda melakukan pengecaman entiti pada teks yang sama, anda boleh membaca maklumat entiti yang dikenal pasti daripada Redis untuk mengelakkan overhed pengiraan berulang dan operasi I/O pangkalan data.

3. Klasifikasi Teks

Dalam pemprosesan bahasa semula jadi, pengelasan teks ialah tugas penting yang melibatkan pengelasan serpihan teks ke dalam kategori yang telah ditetapkan, seperti filem Klasifikasi komen, klasifikasi berita dan sentimen analisis, dsb. Pada masa ini, kebanyakan algoritma klasifikasi teks dilaksanakan berdasarkan model pembelajaran mendalam, seperti rangkaian saraf konvolusi (CNN) dan rangkaian saraf berulang (RNN).

Dalam aplikasi praktikal, sejumlah besar teks perlu dikelaskan dan hasil pengelasan disimpan dalam pangkalan data. Walau bagaimanapun, semasa setiap pengelasan, maklumat teks terperingkat perlu dibaca daripada pangkalan data, yang akan menyebabkan kelajuan bacaan menjadi perlahan. Untuk menyelesaikan masalah ini, Redis boleh digunakan untuk menyimpan maklumat teks terperingkat dan hasil pengelasan.

Sebagai contoh, dalam proses pengelasan teks, untuk setiap serpihan teks, teks asalnya dan hasil pengelasan boleh disimpan dalam pasangan nilai kunci, contohnya, "teks asal" disimpan dalam "teks" kunci, " Keputusan kategori" disimpan dalam kunci "kategori". Dengan cara ini, pada kali seterusnya anda mengelaskan teks yang sama, anda boleh membaca maklumat teks terperingkat dan hasil pengelasan daripada Redis untuk mengelakkan overhed pengiraan berulang dan operasi I/O pangkalan data.

Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan aplikasi praktikal Redis dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, termasuk pengiraan persamaan semantik, pengecaman entiti dan klasifikasi teks. Dengan menggunakan struktur data Hash yang disediakan oleh Redis, data yang diperlukan semasa pemprosesan teks boleh disimpan dalam ingatan, mengelakkan kos membaca data daripada pangkalan data dan mempercepatkan proses pemprosesan teks. Ini sangat penting untuk aplikasi pemprosesan bahasa semula jadi yang perlu memproses sejumlah besar data teks.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi praktikal Redis dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!