Какие алгоритмы используются для поиска синонимов?

Здравствуйте. <br/> У меня есть база данных, содержащая <b>1,500 миллионов</b> документов, каждый из которых состоит из заголовка и небольшого текста (200-300 символов). <br/> Я хочу реализовать поиск, который будет учитывать возможные сокращения (аббревиатуры), альтернативные названия предметов и так далее, в полностью <b>автоматическом</b> режиме. <br/> Например, мне нужно учитывать синонимы, такие как <b>вов, Варкрафт, World of Warcraft и просто Warcraft</b>. <br/> <br/> Использование <i>ембеддингов</i> не является подходящим решением, так как: 1) они работают только на уровне слов, 2) могут неправильно сопоставлять, например, "wow" и "wot" — это совершенно разные понятия, 3) я хотел бы получить математическую строгость и закономерность, а также высокую точность. Кроме того, важна высокая скорость работы, поскольку новые документы добавляются каждый день, и постоянное дообучение модели, такой как w2v, будет крайне трудным. <br/> <br/> Мой план состоит из следующих шагов: <br/> 1) Извлечь список коллокаций (устойчивых словосочетаний, которые всегда идут строго в определенном порядке), что позволит узнать все возможные названия, например, "World of Tanks". Однако это может также привести к нахождению фраз типа "добрый день"... (каким образом это можно сделать?) <br/> 2) На следующем этапе извлечь возможные сочетания из первого шага, а также слова, которые часто встречаются рядом с ними, чтобы такие аббревиатуры, как "wot", попадали в один кластер с "World of Tanks". <br/> 3) Из каждого документа извлекать списки таких найденных "признаков" (как это лучше сформулировать?), сохраняя идентификаторы этих признаков. <br/> 4) При выполнении поиска выбирать ранее найденные фразы-признаки из поискового запроса (например, "World of Warcraft"), находить их альтернативные фразы (такие как Варкрафт, вов и т.д.) и затем автоматически составлять перефразированный запрос. <br/>
  • 21 марта 2025 г. 11:54
Ответы на вопрос 2
Здравствуйте!

Для реализации автоматического поиска синонимов и учета различных альтернативных названий в вашей базе данных, можно использовать различные подходы и алгоритмы. Давайте рассмотрим каждый из ваших шагов подробнее и предложим возможные методы.

### 1. Извлечение коллокаций
Для извлечения устойчивых словосочетаний (коллокаций) можно использовать следующие методы:

- **Биграммы и триграммы**: Используйте n-граммы для нахождения устойчивых фраз. Для этого можно применять алгоритмы, такие как **N-gram Language Models** или **Word Co-occurrence Matrices**. 

- **Метрики коллокаций**: Используйте параметры, такие как **T-score**, **Pointwise Mutual Information (PMI)** и **Chi-squared**, чтобы определить, насколько слова часто встречаются вместе по сравнению с тем, как они встречаются по отдельности.

- **Фреймворки для обработки текста**: Попробуйте использовать библиотеки вроде *NLTK*, *Spacy* или *gensim*, которые имеют встроенные функции для работы с коллокациями.

### 2. Сочетания и кластеризация
На следующем этапе можно использовать:

- **Методы кластеризации**: Такие алгоритмы, как **K-Means** или **DBSCAN**, могут помочь сгруппировать синонимы и аббревиатуры. В данном случае, можно использовать частотные векторы или векторы контекста.

- **Сетевые модели**: Применительно к вашему случаю, можно создать граф, где узлы — это слова, а ребра — это частота их совместного появления в контексте. 

- **Word2Vec (для дополнительной информации)**: Хотя вы упомянули, что не хотите использовать эмбеддинги, возможно, вы могли бы использовать их в качестве вспомогательного инструмента для создания векторов для словосочетаний.

### 3. Извлечение признаков
Для извлечения "признаков" (фраз или комбинированных слов) можно разработать специальный процесс, например:

- **Регулярные выражения**: Используйте регулярные выражения для нахождения определенных шаблонов в текстах.

- **TF-IDF**: Используйте TF-IDF для определения значимости слов и фраз, а также для отслеживания встречаемости аббревиатур и синонимов.

### 4. Поиск синонимов
Во время выполнения поиска можно реализовать следующий алгоритм:

- **Преобразование запроса**: Обрабатывайте запросы, преобразовывая их на основе извлеченных фраз-признаков. Например, если запрос «World of Warcraft», можно заменить на все синонимы, такие как «вов», «Warcraft» и т.д.

- **Система ранжирования**: Разработайте механизм, который будет учитывать не только точные совпадения, но и синонимы. Это можно сделать, присваивая разные веса различным вариантам.

- **Кэширование результатов**: Можно реализовать кэширование найденных результатов для ускорения доступа к часто запрашиваемым данным.

### Другие рекомендации
- **Обучаемые системы**: Если появляется возможность, можно рассмотреть использование методов, основанных на обучении с учителем (Supervised Learning), чтобы классифицировать синонимы и альтернативные названия, но это потребует начального ручного размечивания данных.

- **Контекстуальные модели**: На этапе предобработки можно рассмотреть использование моделей, таких как BERT или similares, для извлечения признаков с учетом контекста.

Подводя итог, ключевым моментом в вашей задаче является создание хорошего механизма для извлечения и упорядочивания информации, используя комбинацию статистических методов, алгоритмов обработки текстов и потенциальных обучаемых систем.
Какие есть Алгоритмы поиска синонимов?

К примеру: вов, варкрафт, world of warcraft, и просто warcraft

А вас не смущает что в вашем примере нет ни одного синонима? Если хотите математическую точность решения, начинайте с математической точности запроса.

Я здесь вижу транслитерацию, сокращение и совокупность транслитерации и сокращения. Причём сокращение это всегда узкая дорожка, когда вы что-то додумали за пользователя: с чего вы взяли что вов это "ворлд оф варкрафт", а не "великая отечественная война"?

Вопрос как это можно реализовать полностью автоматически?
Взять готовые инструменты для нечёткого поиска, например ElasticSearch
Похожие вопросы