Gensim là gì? Cách phát triển nhúng trong Python với Gensim

• Hướng dẫn tự học lập trình Python online đơn giản nhất
• Lập trình PLC đèn giao thông là gì? Đặc điểm của lập trình PLC đèn giao thông
• Học lập trình Pascal online cần những điều kiện gì?
• 4 ngôn ngữ lập trình giúp bạn tham gia lĩnh vực trí tuệ nhân tạo
• 12 Ví dụ thực tế về Python trong phát triển web Phần 2

Trong thời đại công nghệ thông tin ngày nay, việc hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) đóng vai trò rất quan trọng. Đặc biệt, các kỹ thuật nhúng từ (word embeddings) đã trở thành một phần không thể thiếu trong các hệ thống học máy, giúp chuyển đổi các từ ngữ trong văn bản thành các vector số học mà máy tính có thể hiểu và xử lý.

Một trong những công cụ phổ biến và mạnh mẽ giúp thực hiện điều này là Gensim. Đây là một thư viện mã nguồn mở trong Python, chuyên về việc xử lý và mô hình hóa các văn bản và ngữ nghĩa của từ ngữ. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết về Gensim và cách phát triển nhúng từ (word embeddings) trong Python với công cụ này.

1. Gensim là gì?

Gensim (từ viết tắt của “Generate Similar”) là một thư viện mã nguồn mở mạnh mẽ được phát triển bởi Radim Řehůřek, giúp xử lý ngữ nghĩa trong văn bản và thực hiện các tác vụ ngữ nghĩa văn bản trong học máy. Gensim chủ yếu được sử dụng trong các lĩnh vực liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và khai thác dữ liệu, đặc biệt là khi cần xử lý các mô hình xác suất, nhúng từ và các mô hình topic (chủ đề).

Một trong những tính năng quan trọng của Gensim là khả năng làm việc với các mô hình học không giám sát (unsupervised learning). Gensim có thể giúp bạn xây dựng các mô hình phân tích chủ đề (topic modeling) và học nhúng từ (word embeddings), làm việc với những bộ dữ liệu lớn mà không cần tải tất cả dữ liệu vào bộ nhớ.

>>>Xem thêm: Bộ Công Cụ Ngôn Ngữ Tự Nhiên NLTK (Natural Language Toolkit)

Những tính năng chính của Gensim:

• Học nhúng từ (Word Embeddings): Gensim hỗ trợ các thuật toán học nhúng từ phổ biến như Word2Vec, FastText, và Doc2Vec, cho phép chuyển đổi các từ thành các vector số học.
• Topic Modeling: Gensim hỗ trợ các phương pháp phân tích chủ đề như Latent Dirichlet Allocation (LDA), giúp phân tích và phân nhóm các tài liệu văn bản thành các chủ đề.
• Mô hình học không giám sát: Hệ thống của Gensim được thiết kế để xử lý các tác vụ học không giám sát, giúp xây dựng các mô hình học mà không cần có nhãn dữ liệu.
• Tiết kiệm bộ nhớ: Gensim được tối ưu hóa để xử lý các tập dữ liệu lớn mà không cần tải toàn bộ dữ liệu vào bộ nhớ, nhờ vào phương pháp xử lý theo dạng streaming.

2. Nhúng từ (Word Embeddings) trong Gensim

Nhúng từ (word embeddings) là một kỹ thuật trong học máy và NLP, giúp chuyển đổi các từ ngữ trong văn bản thành các vector số học có thể được sử dụng trong các mô hình học máy. Những vector này không chỉ thể hiện đặc điểm ngữ nghĩa của từ mà còn giúp máy tính hiểu được mối quan hệ giữa các từ trong một không gian vector. Các kỹ thuật nhúng từ như Word2Vec, FastText, và GloVe đã trở thành các công cụ chủ yếu trong việc xây dựng các mô hình ngữ nghĩa cho từ ngữ.

Gensim hỗ trợ một số thuật toán mạnh mẽ để tạo và làm việc với các nhúng từ, bao gồm:

2.1 Word2Vec

Word2Vec là một trong những thuật toán phổ biến nhất để học nhúng từ, được phát triển bởi nhóm nghiên cứu của Google. Thuật toán này sử dụng mạng nơ-ron để chuyển đổi mỗi từ trong văn bản thành một vector trong không gian vector có nhiều chiều. Các vector này không chỉ giúp hiểu nghĩa của từ mà còn phản ánh các mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ.

Gensim cung cấp hai mô hình chính trong Word2Vec:

• CBOW (Continuous Bag of Words): Dự đoán một từ dựa trên các từ xung quanh trong một cửa sổ.
• Skip-gram: Dự đoán các từ xung quanh một từ trung tâm.

2.2 FastText

FastText, được phát triển bởi Facebook, là một phiên bản cải tiến của Word2Vec, giúp giải quyết vấn đề của từ ngữ ít xuất hiện hoặc từ chưa từng xuất hiện trong văn bản. Thay vì chỉ học các vector cho từng từ, FastText học vector cho từng ký tự con (subword) trong từ, giúp mô hình hiểu được cấu trúc từ ngữ và học được vector cho từ chưa xuất hiện trước đó.

2.3 Doc2Vec

Doc2Vec là một thuật toán mở rộng của Word2Vec để học các vector đại diện cho toàn bộ đoạn văn hoặc tài liệu, không chỉ riêng các từ. Điều này giúp tạo ra các mô hình có thể nhận diện mối quan hệ giữa các tài liệu trong không gian vector.

3. Cài đặt Gensim và Phát Triển Nhúng Từ trong Python

Gensim rất dễ dàng cài đặt và sử dụng trong Python. Để bắt đầu, bạn cần cài đặt Gensim thông qua trình quản lý gói pip.

bash

pip install gensim

Sau khi cài đặt, bạn có thể bắt đầu sử dụng các tính năng của Gensim để phát triển nhúng từ và thực hiện các tác vụ NLP khác.

>>>Xem thêm: Hướng dẫn đầy đủ về cách sử dụng LightGBM dành cho người mới

4. Ví dụ Cơ Bản về Word2Vec với Gensim

Để sử dụng Word2Vec trong Gensim, trước tiên bạn cần chuẩn bị dữ liệu văn bản (có thể là một bộ dữ liệu lớn) và sau đó huấn luyện mô hình Word2Vec. Dưới đây là một ví dụ đơn giản:

python

import gensim

from gensim.models import Word2Vec

from nltk.tokenize import word_tokenize

# Giả sử bạn có một văn bản mẫu

text = “Học lập trình Python giúp bạn phát triển kỹ năng và sự nghiệp.”

# Tokenize văn bản thành các từ

tokens = word_tokenize(text.lower())

# Huấn luyện mô hình Word2Vec

model = Word2Vec([tokens], min_count=1, size=10, window=3, sg=0)

# Lấy vector của từ “học”

vector_hoc = model.wv[‘học’]

# Tìm từ tương tự “lập trình”

similar_words = model.wv.most_similar(‘lập’, topn=3)

print(“Vector của ‘học’:”, vector_hoc)

print(“Từ tương tự ‘lập’:”, similar_words)

Trong ví dụ trên:

• word_tokenize là phương pháp tách câu thành các từ.
• min_count=1 có nghĩa là từ xuất hiện ít nhất 1 lần mới được đưa vào mô hình.
• size=10 chỉ định chiều dài của vector.
• window=3 chỉ ra kích thước cửa sổ trong thuật toán.
• sg=0 cho biết chúng ta đang sử dụng mô hình CBOW (0 cho CBOW, 1 cho Skip-gram).

Kết quả của mô hình sẽ trả về các vector từ và các từ tương tự nhất với từ đã cho.

>>>Xem thêm:CatBoost: Một thư viện máy học để xử lý dữ liệu

Sử dụng FastText với Gensim

FastText có cách sử dụng tương tự như Word2Vec nhưng có khả năng học từ chưa xuất hiện. Dưới đây là ví dụ sử dụng FastText trong Gensim:

python

from gensim.models import FastText

# Huấn luyện mô hình FastText

model_ft = FastText([tokens], size=10, window=3, min_count=1)

# Lấy vector của từ “học”

vector_hoc_ft = model_ft.wv[‘học’]

# Tìm từ tương tự “lập”

similar_words_ft = model_ft.wv.most_similar(‘lập’, topn=3)

print(“Vector của ‘học’:”, vector_hoc_ft)

print(“Từ tương tự ‘lập’:”, similar_words_ft)

4. Ứng Dụng Của Nhúng Từ Trong Các Tác Vụ NLP

Nhúng từ có nhiều ứng dụng trong các tác vụ NLP, bao gồm:

• Phân loại văn bản: Các vector từ có thể được sử dụng làm đặc trưng đầu vào cho các mô hình phân loại văn bản như phân loại cảm xúc, phân loại tin tức, hoặc phân loại email spam.
• Tìm kiếm thông tin: Nhúng từ giúp cải thiện kết quả tìm kiếm bằng cách tính toán sự tương đồng ngữ nghĩa giữa các truy vấn và tài liệu.
• Trợ lý ảo và chatbot: Các mô hình học ngữ nghĩa từ có thể giúp các hệ thống nhận diện ngữ nghĩa của câu hỏi và đưa ra câu trả lời phù hợp.
• Phân tích cảm xúc: Nhúng từ hỗ trợ phân tích cảm xúc của văn bản, giúp phân loại các bài đánh giá sản phẩm hoặc bài đăng trên mạng xã hội thành các nhóm tích cực, tiêu cực hoặc trung tính.

5. Kết Luận

Gensim là một công cụ mạnh mẽ cho việc phát triển và triển khai các mô hình nhúng từ trong Python. Các thuật toán như Word2Vec, FastText, và Doc2Vec giúp giải quyết các vấn đề phức tạp trong NLP, từ việc học và phân tích ngữ nghĩa của từ cho đến việc tạo ra các mô hình hiểu biết ngữ nghĩa văn bản. Với khả năng xử lý dữ liệu lớn và tiết kiệm bộ nhớ, Gensim là một sự lựa chọn lý tưởng cho những ai muốn xây dựng các ứng dụng AI và học máy liên quan đến ngôn ngữ tự nhiên.

>>>Xem thêm: KeywordTool có mất tiền không? Hướng dẫn cách dùng để nghiên cứu từ khóa dễ sử dụng

Nguyễn Cúc