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.