список фраз и модель связей между слов

Для создания модели, которая определяет наборы связей между словами из списка небольших фраз, можно использовать методы обработки естественного языка (NLP). Вот примерный план:

Сбор данных: Соберите список фраз, которые будут использоваться для обучения модели.

Предобработка данных: Очистите данные, удалите стоп-слова, приведите слова к начальной форме ( лемматизация или стемминг )

Создание векторных представлений слов: Используйте методы векторизации, такие как Bag of Words (BoW), TF-IDF или Word Embeddings (например, Word2Vec, GloVe, FastText), чтобы преобразовать слова в числовые векторы.

Построение модели: Выберите алгоритм машинного обучения для определения связей между словами. Это может быть:

Кластеризация: K-means, DBSCAN и т.д.
Модели на основе графов: PageRank, алгоритмы на основе сетей.
Нейронные сети: Рекуррентные нейронные сети (RNN), трансформеры (например, BERT).
Обучение модели: Обучите модель на подготовленных данных.

Оценка модели: Проверьте качество модели с помощью метрик, таких как точность, полнота, F1-score.

Использование модели: Примените модель для определения связей между словами в новых фразах.

Пример кода на Python с использованием библиотеки gensim для создания Word2Vec модели:



from gensim.models import Word2Vec
from nltk.tokenize import word_tokenize
import nltk

# Скачиваем необходимые ресурсы NLTK
nltk.download('punkt')

# Пример списка фраз
phrases = [
    "машинное обучение это здорово",
    "обработка естественного языка интересна",
    "модели глубокого обучения мощные"
]

# Токенизация фраз
tokenized_phrases = [word_tokenize(phrase.lower()) for phrase in phrases]

# Создание модели Word2Vec
model = Word2Vec(sentences=tokenized_phrases, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

# Пример использования модели
word_vectors = model.wv
similar_words = word_vectors.most_similar("обучение")

print(similar_words)



 =->


Этот код создает модель Word2Vec и находит слова, наиболее похожие на слово "обучение". Вы можете адаптировать этот пример для своих нужд и использовать другие методы и алгоритмы для определения связей между словами.