自然语言处理(NLP)高级指南 发现SPLADE:革新稀疏数据处理
当数据的维度远大于其所包含的信息时,被认为是稀疏的。稀疏数据在现实世界的数据集中很常见,尤其是在自然语言处理中使用的数据集。 现代技术如稀疏词汇和扩展模型(SPLADE)使用预训练的变换器模型处理稀疏数据。这种方法捕捉了与查询和文档相关的术语的重要性。它通过去除不重要的术语并使用剩余的向量进行文档匹配和信息检索,提高了数据效率。
理解稀疏数据
非结构化数据,特别是文本,必须在计算机理解之前转换为向量嵌入。这些向量是一组数字,每个数字代表文本的一部分,如单词、标点符号或空格。向量的维度取决于整个文本语料库的词汇表大小,嵌入是在细粒度级别上进行的,例如每个句子。然而,这种方法带来了稀疏性挑战。较短的句子包含的术语较少,但它们的向量表示仍将涵盖整个词汇表。 包含100个单词的文本语料库将具有长度为100的嵌入向量。然而,一个包含五个单词的句子只需要五个数字表示,但其整个嵌入仍将是长度为100,向量的大部分将填充零。 这些情况引入了高维度和数据效率低下的问题。这些向量包含很少的信息进行处理,却占用了更多的空间。像SPLADE这样的算法在应对稀疏数据挑战方面是高效的。
什么是SPLADE?
SPLADE是一种主要在信息检索和排名系统中使用的向量处理模型。它使用基于变换器的预训练嵌入模型(如BERT)生成嵌入。 变换器模型因其能够额外关注文本字符串中的特定重要术语而受到欢迎。类似地,SPLADE使用注意力机制来计算文档中术语对参考查询的重要性。不重要的术语会被惩罚为零并从嵌入中移除,留下一个稀疏但准确的文本表示。 此外,SPLADE允许术语扩展,这意味着在计算重要性时可以考虑到类似的术语。例如,如果我们有一个句子,“这辆车是蓝色的”,术语‘the’和‘is’很可能会被惩罚,而术语‘car’将被进一步链接到类似的关键词如‘Vehicle’或‘Motor Vehicle’。最终的向量将包含权重,代表输入查询上下文中关键术语的重要性。
稀疏嵌入和向量数据库
由神经模型如SPLADE生成的稀疏嵌入代表了与传统密集向量方法的范式转变。它们迎合了语义相似性的细节,而不仅仅是关键词频率。这种区别允许更细致的搜索能力,与查询和文档的语义内容紧密对齐。 向量数据库如Milvus和Zilliz Cloud(Milvus的托管版本)是为存储、索引和检索各种类型的向量嵌入而设计的。向量数据库对稀疏嵌入的支持提供了许多优势。
高效的存储和内存使用: 稀疏嵌入包含许多零或接近零的值。通过仅存储非零条目,它们减少了所需的内存量,使得在相同的硬件限制内处理更大的数据集或更复杂的模型成为可能。
更快的处理: 对稀疏嵌入的数据库操作可以优化以跳过零元素,从而加快计算速度。
改进的可扩展性: 在维度可能达到数千或数百万的环境中,例如在自然语言处理或推荐系统中,使用稀疏表示的能力可以显著降低计算和存储需求。
灵活性和适应性: 稀疏嵌入可以适应不同数据集的不同稀疏级别,使它们适合广泛的应用。这种灵活性确保了在不同的数据类型和用例中保持存储和计算效率。
Milvus是一个以其水平可扩展性、卓越的性能和高可用性而闻名的开源向量数据库。在最新版本2.4中,Milvus增强了其混合搜索功能,以支持由神经模型如SPLADE v2生成的稀疏嵌入。这种集成将稀疏向量与密集向量同等对待,允许执行创建具有稀疏向量字段的集合、插入数据、构建索引和进行相似性搜索等操作。
有了这个新功能,Milvus允许混合搜索方法,将关键词和基于嵌入的技术结合起来,为从以关键词为中心的搜索框架转向寻求全面、低维护解决方案的用户提供了无缝过渡。
SPLADE的应用
SPLADE在各种文本处理应用中都很受欢迎。一些关键用例包括:
信息检索: IR系统旨在根据用户的查询检索最佳匹配的文档对象。SPLADE将文档向量转换为基于与用户查询相比的术语重要性的稀疏表示。术语权重还有助于对检索到的对象进行排名,并产生最相关的结果。
自然语言处理: 文本数据本质上是稀疏的,大多数单词不常出现。SPLADE有效地表示稀疏的单词使用模式,并且可以用于文本分类(对文档进行分类)或主题建模(识别文本集合中的隐藏主题)等任务。
推荐系统: 类似于IR系统,推荐系统使用SPLADE通过用户偏好匹配相关元素。推荐系统经常处理稀疏的用户数据,即用户与系统的有限交互。它们使用有限的信息产生相关结果。SPLADE帮助理解用户的使用模式,专注于关键交互并推荐类似的实体。
使用SPLADE的好处
SPLADE已被证明是处理稀疏向量的一种很好的方法,并提供了一些优于其对应方法的好处。这些包括:
提高效率: SPLADE的稀疏向量表示使其在处理文本时比密集向量具有优势。它允许更快的数据处理和提高效率。 减少计算资源: 提高的效率意味着可以使用低级系统处理SPLADE嵌入。这节省了购买昂贵硬件的成本,使其非常适合资源有限的场景。
增强准确性: SPLADE提供了一个关键的好处,超过了传统的稀疏数据处理技术。虽然传统算法依赖于匹配词汇术语,但SPLADE可以学习术语扩展以增强其文档匹配能力。术语扩展允许SPLADE匹配具有相似含义或主题的术语,并提高文档检索的准确性。
结论
处理文本数据带来了许多挑战,例如数据稀疏性。传统的嵌入算法创建了低效的稀疏向量,占用了大量的存储空间。 基于机器学习的算法如SPLADE提供了一种稀疏但高效的信息表示。它们使用像BERT这样的预训练模型创建向量嵌入。嵌入根据文本语料库和参考查询中的重要性对文本术语进行编码。SPLADE还允许术语扩展学习,通过分析基于含义和主题的相似性来处理词汇表外的单词。
它提供了针对稀疏数据挑战的各种好处,例如提高文档检索的效率和准确性。这使其成为信息检索、推荐系统和一般NLP任务的理想选择。
SPLADE的实现细节比本文涵盖的内容稍微复杂一些。我们建议读者深入研究其架构以了解其潜力。此外,SPLADE算法在准确性和效率方面有所改进。进一步探索SPLADE v2和v3将帮助读者实现高效的稀疏数据处理系统。
技术干货
驾驭机器学习管理的挑战:成功所需的工具与洞察
随着机器学习(ML)以惊人的速度持续进步,管理和版本控制大规模数据集和模型的复杂性呈指数级增长。虽然开发者长期以来依赖于像Git这样的工具来进行软件开发中的版本控制,但机器学习的独特挑战需要更专业的解决方案。与软件不同,软件的代码库可以相对容易地进行版本控制和管理,而ML模型、数据集和工件往往缺乏统一的行业标准来进行版本控制和管理。
2024-11-05技术干货
Forrester Wave™ 向量数据库报告:Zilliz 获评全球领先者
Forrester 是科技领域最知名的研究公司。他们最新发布了 2024 年向量数据库供应商 Wave™ 报告,Zilliz 被评为领导者!
2024-09-27技术干货
面向 RAG 应用开发者的实用指南和建议
为了帮助您应对挑战,我们将分享 3 个在 RAG 应用生产环境中有效部署向量数据库的关键技巧。
2024-10-30