docsim/UkrVectōrēs – An NLU-powered tool for knowledge discovery, classification, diagnostics and prediction.
You can preview a completed latest version of the UkrVectōrēs app here: https://ukrvectores.e-rehab.pp.ua
This study would not have been possible without the financial support of the National Research Foundation of Ukraine (Open Funder Registry: 10.13039/100018227). Our work was funded by Grant contract:
- Development of the cloud-based platform for patient-centered telerehabilitation of oncology patients with mathematical-related modeling, application ID: 2021.01/0136.
Please support @malakhovks. Despite the Wartime in Ukraine, R&D in the field of Digital Health are being resumed. https://send.monobank.ua/jar/5ad56oNAcD
UkrVectōrēs project and documentation are in active development. For any technical clarifications and questions contact us via email: [email protected] or via Issues. The recent Russian's rocket shelling on critical infrastructure in Ukraine and Kyiv led to the shutdown of the https://ukrvectores.e-rehab.pp.ua server.
docsim/UkrVectōrēs – інструмент, "когнітивно-семантичний калькулятор", що працює на основі NLU, для виявлення, класифікації, діагностики та прогнозування знань.
Сервіс docsim/UkrVectōrēs обчислює семантичні відношення між сутностями української мови в рамках обраної дистрибутино-семантичної моделі векторного представлення сутностей.
Ви можете переглянути актуальну версію додатка UkrVectōrēs за посиланнями: https://ukrvectores.e-rehab.pp.ua
Проєкт та документація знаходяться в активній розробці! За будь-якими технічними роз'ясненнями та питаннями зв'яжіться з нами електронною поштою [email protected] або через розділ Issues.
Векторне представлення (англ. Word embedding) – це техніка, яка розглядає сутності (слова, терміни, документи та інше) як вектори, відносна схожість між якими корелює з семантичною подібністю. Така техніка є одним із найуспішніших прикладів застосування навчання без учителя (unsupervised learning). Векторні представлення – техніка для опрацювання природної мови, альтернативна до традиційної, яка дозволяє відображати сутності (слова, словосполучення, терміни або документи зі "словника" на вектори дійсних чисел в малому щодо розміру "словника" просторі, а подібність між векторами корелює з семантичною подібністю між сутностями.
Сучасні векторні моделі дозволяють обчислити семантичну подібність між словами, реченнями чи документами, і саме на цих можливостях ґрунтується їхнє використання для розв’язання завдань опрацювання природної мови. Векторні представлення використовують безпосередньо, а також як ознаки для розв’язання насамперед завдань класифікації та кластеризації: розпізнавання іменованих сутностей, морфологічний аналіз слів, аналіз тональности текстів, класифікація/кластеризація документів, класифікація/кластеризація пошукових запитів, класифікація веб-сторінок, ранжування документів, кластеризація заголовків веб-сторінок. Також із використанням векторних представлень вирішують завдання ґенерації текстів, машинного перекладання, виявлення парафраз, моделювання текстів.
- Призначення та функції
- Програмні залежності
- Компіляція, збірка та розгортання мережевого засобу docsim (з GitHub репозиторію) в середовищі UNIX-подібних операційних систем Linux
Мережевий засіб docsim/UkrVectōrēs (у вигляді веб-сервісу з API) – це інструмент, який дозволяє досліджувати семантичні відношення між словами в рамках прогностичних моделей дистрибутивної семантики, з використанням програмної бібліотеки з відкритим вихідним кодом для передової обробки та математичного моделювання природної мови gensim (яка включає інтерфейс прикладного програмування для роботи з алгоритмами Word2vec, fastText та інші).
Можна образно назвати Мережевий засіб docsim/UkrVectōrēs "когнітивно-семантичним калькулятором". Користувач може вибрати одну або кілька з ретельно підготовлених (або використовувати інші векторні представлення для слів Word Embeddings, які вільно поширюються) прогностичних моделей дистрибутивної семантики, навчених на різних корпусах текстів, зокрема, таких наборів даних:
- «Біла Книга з Фізичної та Реабілітаційної Медицини (ФРM) в Європі» (розроблена чотирма Європейськими Органами ФРМ і є довідником для лікарів ФРМ у Європі);
- проблеми поетики творчого доробку Олеся Гончара;
- художня література;
- книга «Серце віддаю дітям».
Мережевий засіб docsim/UkrVectōrēs охоплює наступні елементи дистрибутивно-семантичного аналізу:
- обчислювати семантичну схожість/близькість між парами слів в рамках обраної прогностичної моделі дистрибутивної семантики;
- знаходити слова, найближчі до заданого (з можливістю фільтрації за алфавітом і коефіцієнтом косинусної схожості/близькості) в рамках обраної прогностичної моделі дистрибутивної семантики (обчислення семантичних асоціатів). Коефіцієнт косинусної близькості патентів може приймати значення в проміжку [-1 ... 1]. Якщо коефіцієнт косинусної схожості/близькості сутностей – слів приймає значення в проміжку [-1 ... 0,5] – це свідчить про відсутність схожих контекстів в наборі даних та найменшу семантичну близькість слів. Якщо коефіцієнт косинусної схожості/близькості сутностей – слів приймає значення в проміжку [0,5 ... 1] – це свідчить про наявність схожих контекстів в наборі даних та більшу семантичну близькість слів. Чим більше коефіцієнтом косинусної схожості/близькості наближається до 1, тим більша семантична близькість слів та більше схожих контекстів в наборі даних;
- виконувати над векторами слів алгебраїчні операції (додавання, віднімання, пошук центру лексичного кластера і відстаней до цього центру) в рамках обраної прогностичної моделі дистрибутивної семантики;
- генерувати семантичні карти (з використанням програмного інструментарію з відкритим початковим кодом TensorFlow, а саме – TensorBoard) відношень між словами (це дозволяє виявляти семантичні кластери або тестувати гіпотези на таких кластерах);
- отримувати вектор (у вигляді масиву чисел) та його візуалізацію для заданого слова в рамках обраної прогностичної моделі дистрибутивної семантики;
- завантажити для подальшого використання обрану прогностичну модель дистрибутивної семантики;
- використовувати інші прогностичні моделі дистрибутивної семантики, які вільно поширюються, за допомоги налаштування конфігураційного файлу.
- Python 3.8.6+ – інтерпретатор та стандартні бібліотеки;
- gensim – програмна бібліотека з відкритим вихідним кодом для передової обробки та математичного моделювання природної мови;
- Flask – мікрофреймворк для веб-додатків;
- Flask-CORS – розширення Flask для обробки спільного використання ресурсів з різних джерел (англ. Cross-Origin Resource Sharing, CORS);
- uWSGI – веб-сервер і сервер веб-додатків, спочатку реалізований для запуску додатків Python через протокол WSGI (і його бінарний варіант uwsgi);
- Pandas – програмна бібліотека, написана для мови програмування Python для маніпулювання даними та їхнього аналізу. Вона, зокрема, пропонує структури даних та операції для маніпулювання чисельними таблицями та часовими рядами;
- nginx – вільний веб-сервер і проксі-серверl;
- Angular – написаний на TypeScript front-end фреймворк з відкритим кодом для розробки односторінкових застосунків (англ. Single-page application, SPA). В програмній інженерії терміни «front-end» та «back-end» розрізняють за принципом розділення відповідальності між рівнем представлення та рівнем доступу до даних відповідно. Front-end – це інтерфейс для взаємодії між користувачем і back-end. Front-end та back-end можуть бути розподілені між однією або кількома системами. В програмній архітектурі може бути багато рівнів між апаратним забезпеченням та кінцевим користувачем. Кожен з цих рівнів може мати як front-end, так і back-end. Front – це абстракція, спрощення базового компоненту через надання користувачу зручного інтерфейсу взаємодію з SPA.
- Docker – інструментарій для управління ізольованими Linux-контейнерами.
docsim/UkrVectōrēs - An NLU-Powered tool for knowledge discovery, classification, diagnostics and prediction.
You can preview a completed latest version of the UkrVectōrēs app here: https://ukrvectores.e-rehab.pp.ua
https://send.monobank.ua/jar/5ad56oNAcD
UkrVectōrēs project and documentation are in active development. For any technical clarifications and questions contact us via email: [email protected] or via Issues. The recent Russian's rocket shelling on critical infrastructure in Ukraine and Kyiv led to the shutdown of the https://ukrvectores.e-rehab.pp.ua server.
You can think about docsim/UkrVectōrēs as a kind of "cognitive-semantic calculator". The online toolkit docsim/UkrVectōrēs covers the following elements of distributional analysis:
- calculate semantic similarity between pairs of words;
- find words semantically closest to the query word;
- apply simple algebraic operations to word vectors (addition, subtraction, finding average vector for a group of words and distances to this average value);
- draw semantic maps of relations between input words (it is useful to explore clusters and oppositions, or to test your hypotheses about them);
- get the raw vectors (arrays of real values) and their visualizations for words in the chosen model;
- download default models;
- use other prognostic models distributive semantics freely distributed, by adjusting the configuration file.
- Python 3.8.6+;
- gensim 3.8.3;
- Flask 1.1.2;
- Flask-CORS 3.0.9;
- uWSGI 2.0.19.1;
- Pandas latest;
- nginx latest;
- Angular latest;
- Docker latest;
- docker-compose.
Clone from GitHub repository:
git clone https://github.com/malakhovks/docsim.gitOr clone from the specific branch/tag of GitHub repository:
git clone --depth=1 --branch=<tag_name> <repo_url>Checkout the branch you want to use:
git checkout <branch_name>Build an docker image from Dockerfile-nginx, Dockerfile-docsim with docker-compose:
docker-compose up -d
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent