У нас в компании YouScan в день обрабатывается около 100 млн. сообщений, на которых применяется много правил и разных смарт-функций. Для корректной их работы нужно правильно определить язык, потому что не все функции можно сделать агностическими относительно языка. В данной статье мы коротко расскажем про наше исследование данной задачи и покажем оценку качества на датасете из соц. сетей.
- Проблемы определения языка
- Доступные публичные решения
- Compact Language Detector 2
- FastText
- Оценка качества
- Выводы
Определение языка достаточно старая проблема и многие ее пытаются решать в рамках мультиязычности своих продуктов. Более старые подходы используют решения основанные на н-граммах, когда считается к-во вхождений определенной н-граммы и на основе этого рассчитывается "скор" для каждого языка, после чего выбирается наиболее вероятный язык по нашей модели. Главный недостаток данных моделей в том, что абсолютно не учитывается контекст, поэтому определение языка для схожих языковых групп затрудняется. Но из-за простоты моделей мы получаем в итоге высокую скорость определения, что позволяет экономить ресурсы для высоконагруженных систем. Другой вариант, более современный, – решение на рекуррентных нейронных сетях. Данное решение уже строится не только на н-граммах, а и учитывает контекст, что должно дать прирост в качестве работы.
Сложность создания своего решения упирается в сбор данных для обучения и самом процессе обучения. Самый очевидный выход – обучить модель на статьях википедии, потому что мы точно знаем язык и там очень качественные проверенные тексты, которые относительно легко собрать. А для обучения своей модели нужно потратить достаточно много времени, чтобы собрать датасет, его обработать и потом выбрать лучшую архитектуру. Скорее всего кто-то уже сделал это раньше нас. В следующем блоке мы рассмотрим существующие решения.
CLD2 – это вероятностная модель на основе машинного обучения (Наивный Баессовский классификатор), которая может определять 83 различных языка для текста в формате UTF-8 или html/xml. Для смешанных языков модель возвращает топ-3 языка, где вероятность расчитывается как приблизительный процент текста от общего числа байт. Если модель не уверена в своем ответе, то возвращает тег "un".
Точность и полнота данной модели на достаточно хорошем уровне, но главное преимущество – это скорость. Создатели заявляют про 30кб в 1ms, на наших тестах питоновской обертки мы получили от 21 до 26кб в 1ms (70000-85000 сообщений в секунду, средний размер которых 0.8кб, а медиана – 0.3кб).
Данное решение очень простое в использовании. Для начала нужно установить его питоновскую обертку или воспользоваться нашим докером.
Чтобы сделать прогноз, достаточно просто импортировать библиотеку pycld2 и написать одну дополнительную строчку кода:
import pycld2 as cld2
cld2.detect("Bonjour, Habr!")
# (True,
# 14,
# (('FRENCH', 'fr', 92, 1102.0),
# ('Unknown', 'un', 0, 0.0),
# ('Unknown', 'un', 0, 0.0)))Ответ детектора – это tuple из трех элементов:
- определился язык или нет;
- к-во символов;
- tuple из трех наиболее вероятных языков, где на первом месте идет полное название, на втором – сокращение по стандарту ISO 3166 Codes, на третьем – процент символов пренадлежащих данному языку, на четвертом – к-во байт.
FastText – это библиотека написанная фейсбуком для эффективного обучения и классификации текстов. В рамках данного проекта фейсбук ресерч представил эмбеддинги для 157 языков, которые показывают state-of-the-art результаты на разных задачах, а также модель для определения языка и другие супервайзд задачи.
Для модели определения языка они использовали данные Wikipedia, Tatoeba and SETimes, а в качестве классификатора – свое решение на фасттексте.
Разработчики фейсбук ресерч предоставляют две модели:
- lid.176.bin, которая немного быстрее и точнее второй модели, но весит 128Мб;
- lid.176.ftz – сжатая версия оригинальной модели.
Для использования этих моделей в питоне, сначала нужно установить питоновскую обертку для фасттекста. Могут возникнуть сложности по ее установке, поэтому нужно внимательно придерживаться инструкции на гитхабе или воспользоваться нашим докером. А также необходимо скачать модель по вышеприведенной ссылке. Мы будем использовать оригинальную версию в данной статье.
Классифицировать язык с помощью модели от гугла немного сложнее, для этого нам понадобится уже три строки кода:
from pyfasttext import FastText
model = FastText('../model/lid.176.bin')
model.predict_proba(["Bonjour, Habr!"], 3)
#[[('fr', 0.7602248429835308),
# ('en', 0.05550386696556002),
# ('ca', 0.04721488914800802)]]Модель FastText'a позволяет предсказывать вероятность для n-языков, где по дефолту n=1, но в этом примере мы вывели результат для топ-3 языков. Для этой модели это уже общая вероятность предсказания языка для текста, а не к-во символов, которые пренадлежат определенному языку, как было в модели cld2. Скорость работы тоже достаточно высокая – больше 60000 сообщений в секунду.
Оценивать качество работы алгоритмов будем на данных из соц.сетей за случайное время, взятых из системы YouScan (приблизительно 500 тысяч упоминаний), поэтому в выборке будет больше русского и английского языков, 43% и 32% соответственно, украинского, испанского и португальского – около 2% каждого, из остальных языков меньше 1%. За правильный таргет мы будем брать разметку через google translate, так как на данный момент гугл очень хорошо справляется не только с переводом, а и с определением языка текстов.
Метриками для оценки качества определения языка будут точность, полнота и f1. Давайте их посчитаем и выведем в таблице:
with open("../data/lang_data.txt", "r") as f:
text_l, cld2_l, ft_l, g_l = [], [], [], []
s = ''
for i in f:
s += i
if ' |end\n' in s:
text, cld2, ft, g = s.strip().rsplit(" ||| ", 3)
text_l.append(text)
cld2_l.append(cld2)
ft_l.append(ft)
g_l.append(g.replace(" |end", ""))
s=''
data = pd.DataFrame({"text": text_l, "cld2": cld2_l, "ft": ft_l, "google": g_l})
def lang_summary(lang, col):
prec = (data.loc[data[col] == lang, "google"] == data.loc[data[col] == lang, col]).mean()
rec = (data.loc[data["google"] == lang, "google"] == data.loc[data["google"] == lang, col]).mean()
return round(prec, 3), round(rec, 3), round(2*prec*rec / (prec + rec),3)
results = {}
for approach in ["cld2", "ft"]:
results[approach] = {}
for l in data["google"].value_counts().index[:20]:
results[approach][l] = lang_summary(l, approach)
res = pd.DataFrame.from_dict(results)
res["cld2_prec"], res["cld2_rec"], res["cld2_f1"] = res["cld2"].apply(lambda x: [x[0], x[1], x[2]]).str
res["ft_prec"], res["ft_rec"], res["ft_f1"] = res["ft"].apply(lambda x: [x[0], x[1], x[2]]).str
res.drop(columns=["cld2", "ft"], inplace=True)
arrays = [['cld2', 'cld2', 'cld2', 'ft', 'ft', 'ft'],
['precision', 'recall', 'f1_score', 'precision', 'recall', 'f1_score']]
tuples = list(zip(*arrays))
res.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=["approach", "metrics"])| model | cld2 | ft | ans | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| metrics | prec | rec | f1 | prec | rec | f1 | prec | rec | f1 |
| ar | 0.992 | 0.725 | 0.838 | 0.918 | 0.697 | 0.793 | 0.968 | 0.788 | 0.869 |
| az | 0.95 | 0.752 | 0.839 | 0.888 | 0.547 | 0.677 | 0.914 | 0.787 | 0.845 |
| bg | 0.529 | 0.136 | 0.217 | 0.286 | 0.178 | 0.219 | 0.408 | 0.214 | 0.281 |
| en | 0.949 | 0.844 | 0.894 | 0.885 | 0.869 | 0.877 | 0.912 | 0.925 | 0.918 |
| es | 0.987 | 0.653 | 0.786 | 0.709 | 0.814 | 0.758 | 0.828 | 0.834 | 0.831 |
| fr | 0.991 | 0.713 | 0.829 | 0.53 | 0.803 | 0.638 | 0.713 | 0.81 | 0.758 |
| id | 0.763 | 0.543 | 0.634 | 0.481 | 0.404 | 0.439 | 0.659 | 0.603 | 0.63 |
| it | 0.975 | 0.466 | 0.631 | 0.519 | 0.778 | 0.622 | 0.666 | 0.752 | 0.706 |
| ja | 0.994 | 0.899 | 0.944 | 0.602 | 0.842 | 0.702 | 0.847 | 0.905 | 0.875 |
| ka | 0.962 | 0.995 | 0.979 | 0.959 | 0.905 | 0.931 | 0.958 | 0.995 | 0.976 |
| kk | 0.908 | 0.653 | 0.759 | 0.804 | 0.584 | 0.677 | 0.831 | 0.713 | 0.767 |
| ko | 0.984 | 0.886 | 0.933 | 0.94 | 0.704 | 0.805 | 0.966 | 0.91 | 0.937 |
| ms | 0.801 | 0.578 | 0.672 | 0.369 | 0.101 | 0.159 | 0.73 | 0.586 | 0.65 |
| pt | 0.968 | 0.753 | 0.847 | 0.805 | 0.771 | 0.788 | 0.867 | 0.864 | 0.865 |
| ru | 0.987 | 0.809 | 0.889 | 0.936 | 0.933 | 0.935 | 0.953 | 0.948 | 0.95 |
| sr | 0.093 | 0.114 | 0.103 | 0.174 | 0.103 | 0.13 | 0.106 | 0.16 | 0.128 |
| th | 0.989 | 0.986 | 0.987 | 0.973 | 0.927 | 0.95 | 0.979 | 0.986 | 0.983 |
| tr | 0.961 | 0.639 | 0.768 | 0.607 | 0.73 | 0.663 | 0.769 | 0.764 | 0.767 |
| uk | 0.949 | 0.671 | 0.786 | 0.615 | 0.733 | 0.669 | 0.774 | 0.777 | 0.775 |
| uz | 0.666 | 0.512 | 0.579 | 0.77 | 0.169 | 0.278 | 0.655 | 0.541 | 0.592 |
По результатам хорошо видно, что у подхода cld2 очень высокая точность определения языка, только для непопулярных языков она падает ниже 90%, и в 90% случаев результат лучше, чем у fasttext'a. При примерно одинаковой полноте для двух подходов, f1 скор больше у cld2.
Особенность cld2 модели в том, что она выдает прогноз только для тех сообщений, где она достаточно уверена, это объясняет высокую точность. Модель fasttext'a выдает ответ для большинства сообщений, поэтому точность существенно ниже, но странно, что полнота не существенно выше, а в половине случаев – ниже. Но если "подкрутить" порог для модели fasttext'a, то можно улучшить точность.
В целом, обе модели дают хороший результат и могут быть использованы для решения задачи определения языка в разных доменах. Главное их преимущество – высокая скорость, которая дает возможность сделать так называемый "ансамбль" и добавить необходимый препроцессинг для повышения качества.
Весь код для воспроизведения экспериментов и тестирований вышеприведенных подходов вы можете найти в нашем репозитории.
Также можете посмотреть тестирование этих решений в другой статье, где сравнивается точность и скорость на 6 западноевропейских языках.