Семантическая разметка данных: виды, как работает

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:

Разметка с учителем (supervised learning).
Данные для обучения поступают сразу с готовыми ответами. Метод подходит для решения двух видов задач: регрессия — прогноз непрерывных значений, например, прогноз цены дома на основе его параметров, и классификация, например, определение типа почерка.
Разметка без учителя (unsupervised learning).
Среди данных для обучения модели нет правильных ответов. Они не размечены, но структурированы, а алгоритм должен сам выявить шаблоны и закономерности, скрытые в них. Такой подход применяется при решении задач кластеризации, в частности, для сегментации клиентов интернет-магазина по их покупкам и интересам. Также он решает задачу поиска ассоциативных правил: например, при поиске взаимосвязи в покупках клиентов. Так, клиенты, купившие кофеварку, часто берут кофе, сахар и чашки. Эта информация позволит интернет-магазину в дальнейшем предлагать при покупке кофеварки кофе в подарок или рекомендовать сопутствующие товары, чтобы подтолкнуть к повторным заказам.
олуразметка (semi-supervised learning).
Подразумевает, что часть данных для обучения с метками, часть без них. Размеченные используются для настройки модели, неразмеченные — чтобы повысить ее качество и производительность. Например, чтобы компьютер мог автоматически определять настроение текста, нужно обучить его на большом количестве размеченных данных. Но чтобы улучшить точность его работы, используют также неразмеченные данные: их группируют с помощью алгоритмов кластеризации и присваивают кластерам метки, чтобы расширить набор.

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.