Машинное обучение для улучшения работы с пространственными ключевыми запросами: Подход с использован...

Работа со пространственными ключевыми запросами. Часть 2: Машинное обучение

В этой статье мы рассматриваем решение по машинному обучению (ML) для улучшения работы пространственных полнотекстовых запросов. Представленный подход использует векторное представление слов (word embeddings) из модели Word2Vec, разработанной Google, для вычисления семантического сходства между географическими понятиями.

Введение.

В предыдущей части этой серии мы представили общую архитектуру для работы со пространственными ключевыми запросами. Эта архитектура охватывает все основные компоненты, необходимые для реализации полнотекстового поиска, включая токенизацию, морфологический анализ и геопривязку.

В этой части мы сосредоточимся на улучшении процесса геопривязки, используя методы машинного обучения. Традиционные методы геопривязки полагаются на простые правила или списки известных географических мест, что может привести к неточным результатам. Для преодоления этих ограничений мы используем модель Word2Vec для обучения векторных представлений слов. Это позволяет нам вычислять семантическое сходство между словами и понятиями, улучшая таким образом геопривязку.

Подход.

Наш подход основан на предположении, что слова, относящиеся к конкретным географическим местам, должны иметь похожие векторные представления в пространстве Word2Vec. Например, слова "Париж", "Франция" и "Европа" должны иметь более близкие векторы, чем слова "Париж" и "Япония". Мы используем это наблюдение, чтобы вычислять оценки семантического сходства между терминами запроса и географическими понятиями в нашей базе данных.

Мы строим модель Word2Vec, обученную на большом корпусе географических текстов. Затем мы используем эту модель для преобразования запросов и географических понятий в векторные представления. Расстояние косинуса между векторами используется для измерения семантического сходства.

Реализация.

Мы реализовали предложенный подход в рамках нашей платформы пространственных запросов. Наша система использует библиотеку Gensim для обучения и вывода векторных представлений Word2Vec. Мы также применяем ряд мер по оптимизации производительности, чтобы обеспечить быстрый отклик на запросы.

Оценка.

Для оценки эффективности нашего подхода мы использовали набор данных геопривязанных текстов. Мы сравнили нашу систему с традиционным методом геопривязки на основе правил. Результаты показали значительное улучшение точности геопривязки при использовании нашего подхода, основанного на машинном обучении.

Вывод.

В этой статье мы представили подход к машинному обучению для улучшения работы пространственных полнотекстовых запросов. Наш подход использует векторные представления слов для вычисления семантического сходства между географическими понятиями. Реализация этого подхода в рамках нашей платформы пространственных запросов привела к значительному улучшению точности геопривязки. В будущем мы планируем изучить дополнительные методы машинного обучения для дальнейшего повышения эффективности нашей системы.