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Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Semantischer Abgleich von Textbezeichnern mithilfe von LASER-Einbettungen in Python

Semantischer Abgleich von Textbezeichnern mithilfe von LASER-Einbettungen in Python

Nov 25, 2024 am 05:33 AM

Semantic Matching of Text Identifiers Using LASER Embeddings in Python

Beim Einsatz von OCR zur Digitalisierung von Finanzberichten sto?en Sie m?glicherweise auf verschiedene Ans?tze zur Erkennung bestimmter Kategorien in diesen Berichten. Herk?mmliche Methoden wie der Levenshtein-Algorithmus k?nnen beispielsweise für den String-Abgleich basierend auf der Bearbeitungsentfernung verwendet werden, was ihn effektiv für die Behandlung von nahezu übereinstimmungen macht, wie z. B. die Korrektur von Tippfehlern oder kleinen Abweichungen im Text.

Die Herausforderung wird jedoch komplexer, wenn Sie mehrere Kategorien in einer einzelnen Zeile eines Berichts erkennen müssen, insbesondere wenn diese Kategorien m?glicherweise nicht genau wie erwartet angezeigt werden oder sich semantisch überschneiden k?nnten.

In diesem Beitrag analysieren wir einen semantischen Matching-Ansatz unter Verwendung der LASER-Einbettungen (Language-Agnostic SEntence Representations) von Facebook und zeigen, wie er diese Aufgabe effektiv bew?ltigen kann.

Problem

Das Ziel besteht darin, bestimmte Finanzbegriffe (Kategorien) in einer bestimmten Textzeile zu identifizieren. Nehmen wir an, wir haben einen festen Satz vordefinierter Kategorien, die alle m?glichen Begriffe von Interesse darstellen, wie zum Beispiel:

["Umsatz", "Betriebsaufwand", "Betriebsgewinn", "Abschreibung", "Zinsen", "Nettogewinn", "Steuer", "Gewinn nach Steuern", "Metrik 1"]

Angenommen eine Eingabezeile wie:

?Betriebsgewinn, Nettogewinn und Gewinn nach Steuern“

Wir wollen herausfinden, welche Bezeichner in dieser Zeile vorkommen.

Semantisches Matching mit LASER

Anstatt uns auf exakte oder unscharfe Textübereinstimmungen zu verlassen, verwenden wir semantische ?hnlichkeit. Dieser Ansatz nutzt LASER-Einbettungen, um die semantische Bedeutung von Text zu erfassen und ihn mithilfe der Kosinus?hnlichkeit zu vergleichen.

Durchführung

Vorverarbeitung des Textes

Vor dem Einbetten wird der Text vorverarbeitet, indem er in Kleinbuchstaben umgewandelt und zus?tzliche Leerzeichen entfernt wird. Dies sorgt für Einheitlichkeit.

def preprocess(text):
    return text.lower().strip()

Einbetten von Bezeichnern und Eingabezeilen

Der LASER-Encoder generiert normalisierte Einbettungen sowohl für die Liste der Identifikatoren als auch für die Eingabe-/OCR-Zeile.

identifier_embeddings = encoder.encode_sentences(identifiers, normalize_embeddings=True)
ocr_line_embedding = encoder.encode_sentences([ocr_line], normalize_embeddings=True)[0]

Rangfolge der Identifikatoren nach Spezifit?t

L?ngere Bezeichner werden priorisiert, indem sie nach der Wortanzahl sortiert werden. Dies hilft bei der Handhabung verschachtelter übereinstimmungen, bei denen l?ngere Bezeichner m?glicherweise kürzere Bezeichner subsumieren (z. B. ?Gewinn nach Steuern“ subsumiert ?Gewinn“).

ranked_identifiers = sorted(identifiers, key=lambda x: len(x.split()), reverse=True)
ranked_embeddings = encoder.encode_sentences(ranked_identifiers, normalize_embeddings=True)

?hnlichkeit berechnen

Mithilfe der Kosinus?hnlichkeit messen wir, wie semantisch jeder Bezeichner der Eingabezeile ?hnelt. Bezeichner mit einer ?hnlichkeit über einem bestimmten Schwellenwert gelten als übereinstimmungen.

matches = []
threshold = 0.6

for idx, identifier_embedding in enumerate(ranked_embeddings):
    similarity = cosine_similarity([identifier_embedding], [ocr_line_embedding])[0][0]
    if similarity >= threshold:
        matches.append((ranked_identifiers[idx], similarity))

Verschachtelte übereinstimmungen aufl?sen

Um mit überlappenden Bezeichnern umzugehen, werden l?ngere übereinstimmungen priorisiert, um sicherzustellen, dass kürzere übereinstimmungen darin ausgeschlossen werden.

def preprocess(text):
    return text.lower().strip()

Ergebnisse

Wenn der Code ausgeführt wird, liefert die Ausgabe eine Liste der erkannten übereinstimmungen zusammen mit ihren ?hnlichkeitswerten. Für die Beispieleingabe:

identifier_embeddings = encoder.encode_sentences(identifiers, normalize_embeddings=True)
ocr_line_embedding = encoder.encode_sentences([ocr_line], normalize_embeddings=True)[0]

überlegungen zu l?ngeren und komplexen Eingaben

Diese Methode funktioniert gut in strukturierten Finanzberichten mit mehreren Kategorien in einer einzigen Zeile, vorausgesetzt, es gibt nicht zu viele Kategorien oder viel nicht zusammenh?ngenden Text. Allerdings kann sich die Genauigkeit bei l?ngeren, komplexen Eingaben oder unstrukturiertem benutzergeneriertem Text verschlechtern, da die Einbettungen m?glicherweise Schwierigkeiten haben, sich auf relevante Kategorien zu konzentrieren. Bei verrauschten oder unvorhersehbaren Eingaben ist es weniger zuverl?ssig.

Abschluss

Dieser Beitrag zeigt, wie LASER-Einbettungen ein nützliches Werkzeug zur Erkennung mehrerer Kategorien im Text sein k?nnen. Ist es die beste Option? Vielleicht nicht, aber es ist sicherlich eine der Optionen, die es wert sind, in Betracht gezogen zu werden, insbesondere wenn es um komplexe Szenarien geht, bei denen herk?mmliche Matching-Techniken m?glicherweise nicht ausreichen.

Vollst?ndiger Code

ranked_identifiers = sorted(identifiers, key=lambda x: len(x.split()), reverse=True)
ranked_embeddings = encoder.encode_sentences(ranked_identifiers, normalize_embeddings=True)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSemantischer Abgleich von Textbezeichnern mithilfe von LASER-Einbettungen in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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