В последнее время для оценки семантического сходства широкое распространение получили методы дистрибутивной семантики. Эти подходы хорошо показали себя в ряде практических задач, но они имеют ряд жёстких ограничений. Так, например, языковые контексты оказываются сильно схожими для эмоционально полярных слов. Следовательно, антонимы с точки зрения word2vec часто оказываются близкими словами. Также word2vec принципиально симметричен, ведь за основу берётся совстречаемость слов в тексте, а популярная мера сходства между векторами — косинусное расстояние — также не зависит от порядка операндов.

Мы хотим поделиться с сообществом собранной нами базой ассоциаций к словам и выражениям русского языка. Этот набор данных лишён недостатков методов дистрибутивной семантики. Ассоциации хорошо сохраняют эмоциональную полярность и они по своей природе асимметричны. Подробнее расскажем в статье.

Почему дистрибутивная семантика «не видит» часть картины мира?

Письменный язык — это очень сильно сжатая информация. Чтобы распаковать её и понять суть мы подключаем дополнительные ресурсы — здравый смысл, наши знания о мире, культурный контекст. Если часть такой информации вам недоступна, например вы попали в новую компанию или погружаетесь в новую предметную область, вы будете вынуждены восполнять пробелы в знаниях, задавая вопросы или изучая дополнительные источники.

Компьютер лишён (пока) такой возможности учиться. Поэтому NLP-разработчику важно понимать, что части полезной информации о мире в тексте нет и быть не может. Её нужно собирать и подключать дополнительно.

Что такое ассоциации?

Все в детстве играли в игру, когда один человек называет слово, сосед предлагает свою ассоциацию. Потом придумается ассоциация к ассоциации и т.д. Часто интересно не только услышать ассоциацию другого человека, но и понять ход его мыслей, как он пришёл к тому или иному слову. Это позволяет немного заглянуть в то, как мы мыслим.

Можно посмотреть на это и по-другому. Живые люди обладают наиболее актуальной и несжатой информацией о мире и о языке. С этим связана наша изумительная способность разрешать языковые неоднозначности. Любая модель языка будет срезом этой информации с неизбежными потерями. Дистрибутивные модели дают один срез, ассоциации позволяют взглянуть под другим углом. Возможно путь к чуть более объёмной языковой картинке лежит в использовании обеих моделей.

TL;DR или дайте ссылку на датасет

Собственно датасет, которым мы хотим поделиться с сообществом, представляет собой базу таких ассоциаций. Ниже мы расскажем об особенностях данных, но если вам не терпится — смело листайте вниз и переходите на Гитхаб, чтобы скачать базу.

Несимметричность матрицы ассоциаций

Ещё одной досадной особенностью дистрибутивных моделей является их симметричность. Т.е. СТУЛ и МЕБЕЛЬ окажутся похожими, но как понять отношение слов друг к другу? Немного помогает кластеризация поверх векторов, но в исходной модели этой информации нет.

Ассоциации несимметричны. Так, например, к слову ЛАЙМ будет сильная ассоциация ФРУКТ. Но обратное неверно — ЛАЙМ если и ассоциируется со словом ФРУКТ, то далеко не в первую очередь. Это связано как с обобщающей ролью слова ФРУКТ в языке, так и с актуальным культурным контекстом жителей России.

Соответственно зеркальность и её количественное выражение являются интересными атрибутами ассоциаций, выгодно отличающих их от чисто статистических инструментов, таких как дистрибутивные модели.

Что можно сделать с датасетом

Мы видим конечную цель всех исследований языка в том, чтобы научить компьютер понимать язык на уровне человека. Это не обязательно предполагает умение машины мыслить (что бы мы не вкладывали в это понятие), достаточно умело эмулировать то, как человек работает с языком.

Хочется надеяться, что дополнительные источники информации, которых для русского не так много, помогут учёным и исследователям продвинуться на этом пути. Ниже мы предложим несколько направлений исследований, которые показались нам достаточно интересными:

• Реализовать алгоритм assoc2vec, взяв за основу идеи из GloVe и заменив контекстную совстречаемость ассоциативной.
• Кластеризовать ассоциации в рамках каждого отдельного головного слова или датасета в целом, например чтобы выделить кластера отдельных значений слова.
• Исследовать возможность автоматического построения тезауруса русского языка. (Наблюдение: в отличие от контекстов матрица ассоциаций асимметрична.)
• Использовать срезы ассоциаций по гендеру для проведения социологического исследования.
• Сделать интересную визуализацию самих ассоциаций и связей внутри датасета. (Например карту всевозможных путей между ассоциациями.)
• Исследовать природу симметричности/асимметричности относительных частот зеркальных ассоциаций.

Это лишь несколько идей, в реальности их может быть гораздо больше. Придумывайте свои эксперименты и обязательно делитесь результатами на Хабре или даже в научных журналах.

Ссылка на скачивание и лицензия

Датасет: ассоциации к словам и выражениям русского языка

Датасет распространяется по лицензии CC BY-NC-SA 4.0.