Семантическая разметка данных в машинном обучении — это процесс присвоения смысловых меток определенным элементам (например, тексту, изображениям, видео и т. д.), которые используются алгоритмами машинного обучения для их анализа и обработки.
Три подхода к семантической разметке данных:
Чем семантическая разметка данных в машинном обучении отличается от разметки в SEO?
В обоих случаях задача разметки: добавить дополнительную информацию для более точного описания объекта. В SEO семантическая разметка нужна, чтобы поисковые системы лучше понимали содержимое страницы сайта или документа и показывали пользователю релевантные результаты. В машинном обучении — чтобы данные были более понятными для алгоритмов машинного обучения.
Но если в SEO разметка ограничивается указанием наиболее важных элементов страницы: метатегов (html-теги), ссылок и т. д., то в машинном обучении прописываются типы объектов, их атрибуты и связи между ними.
Примером семантической разметки данных в машинном обучении может быть задача распознавания объектов на изображениях. Для каждого объекта прописывается его класс, например, «кошка», «собака», «машина» — так компьютер запомнит информацию и будет точно распознавать знакомые объекты по новым данным.
Виды семантической разметки данных в машинном обучении
- Метки классов (class labels) — семантические метаданные, которые указывают, к какому классу принадлежит объект. Например, метки «кошка», «собака» и «птица».
- Метаданные временной разметки (temporal metadata) — описывают временную структуру данных. Например, временные метки могут использоваться в аудио- и видеозаписях, чтобы показать, когда меняется спикер, появляется знаменитый актер или реклама бренда.
- Метаданные расположения (location metadata) — местоположение объектов в данных. Например, при разметке изображений с их помощью указывают, где находятся объекты в кадре.
- Метаданные семантической сегментации (semantic segmentation metadata) — описывают структуру объектов в данных. Например, при той же разметке изображений, чтобы указать, какие пиксели относятся к объекту, а какие — к фону.
- Метаданные обратной связи (feedback metadata) — могут использоваться для улучшения качества модели путем корректировки метаданных и переобучения. Например, когда модель делает неверные предсказания.
Это неполный перечень видов семантической разметки, но мы постарались перечислить самые распространенные.
Сфера применения
- Улучшение качества поиска. Семантическая разметка текстовых данных для машинного обучения помогает поисковым алгоритмам лучше считывать контекст и определять, насколько слова запроса соответствуют содержанию документа.
- Автоматическое распознавание и классификация контента. С помощью семантической разметки можно автоматически определить тему текста и классифицировать его по категориям. Это может быть полезно для обработки большого количества данных и определения, что содержится в больших объемах текста.
- Улучшение обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Семантическая разметка помогает машинным алгоритмам узнать, как слова связаны между собой и что они означают в контексте. Результат: более точные ответы пользователю, например, в чат-ботах.
- Улучшение качества анализа данных. Семантическая разметка помогает при работе с структурированными данными, упрощая процесс анализа и позволяя системе идентифицировать источники данных и их значения без привлечения человека.
Как это работает в реальности?
Предположим, у нас есть датасет карточек товаров с маркетплейсов. У каждого есть характеристики: бренд, название, цвет, размеры и т. д. Также может быть дополнительная информация: история продаж, общее количество просмотров. Если эти данные будут размечены семантически, можно повысить точность анализа и сформулировать прогноз о продажах в будущем.
Чтобы алгоритм смог делать прогноз, например, какой товар будет самым популярным в следующем месяце, его обучают на размеченных данных. Можно выбрать характеристику, которая больше других влияет на популярность товара. Например, искать закономерности и тренды в цветах и дизайнах. Если компания заметит, что товары определенного цвета в последнее время пользуются повышенным спросом, это может указывать на модную тенденцию — нужно расширять ассортимент. И наоборот, вовремя замеченный спад спроса поможет скорректировать стратегию и снизить закупки непопулярных товаров, чтобы они не залеживались на складе.
Семантическая разметка данных делает весь этот процесс полностью автоматическим. Если в приведенным выше примере данные были правильно размечены, алгоритмы найдут в них закономерности и определят, какие товары стоит предлагать клиентам в будущем. Компания-заказчик получает готовые рекомендации и работает эффективнее.