如何使用聚类对具有相似意图的句子进行分组？

Question

我正在尝试用Python开发一个程序，它可以处理具有类似意图的原始聊天数据和集群句子，因此它们可以用作构建新聊天机器人的训练示例。目标是使其尽可能快速和自动（即没有手动输入的参数）。

1-对于特征提取，我对每个句子进行标记，使用Sklearn的TfidfVectorizer对其单词进行标记并对其进行矢量化。

2-然后我用Sklearn的DBSCAN对那些句子向量进行聚类。我选择了这种聚类算法，因为它不需要用户指定所需的聚类数量（如k-means中的k参数）。它抛弃了很多句子（将它们视为异常值），但至少它的簇是同质的。

整体算法适用于相对较小的数据集（10000个句子）并生成有意义的集群，但存在一些问题：

• 在大型数据集（例如800000个句子）上，DBSCAN失败是因为它需要太多内存，即使在云中的强大机器上进行并行处理也是如此。我需要一个计算成本较低的方法，但我找不到另一种算法，它不会产生奇怪和异构的句子簇。还有哪些其他选择？什么算法可以处理大量的高维数据？
• 由DBSCAN生成的聚类是具有相似措辞的句子（由于我的特征提取方法），但是目标词并不总是表示意图。如何改进我的特征提取，以便更好地捕捉句子的意图？我尝试了Doc2vec，但它似乎不适用于由句子大小的文档组成的小数据集......

Answer 1

DBSCAN的标准实现应该只需要O（n）内存。你不能低于这个内存要求。但我读到某个地方，sklearn的DBSCAN实际上使用O（n²）内存，所以它不是最佳实现。您可能需要自己实现，以减少内存使用。

不要指望这些方法能够“按意图”聚类。无监督算法无法推断出预期的内容。最有可能的是，群集只是基于几个关键词。但这可能是人们说“喜”还是“你好”。从无人监督的角度来看，这种区别给出了两个不错的集群（以及一些噪声，也许还有另一个集群“hola”）。

我建议基于您标记“意图”的子集来训练有监督的特征提取。