得,今天就来唠唠“索妮亚”这事儿。这名字我一开始也没太在意,就是最近手头弄个东西,正好碰上了,记录一下过程。
事情是这样的,前段时间我琢磨着搞个小玩意儿,算是个人的小实践。就是想弄一个能自动整理信息的小工具,主要是图片和文字的归类。一开始进展还挺顺,修修改改,写写停停,基本框架算是搭起来了。
遇到“索妮亚”
然后,我就想找点素材来测试这个小工具的效果。随便在网上扒拉,正好看到一组图片,标注着“索妮亚”。当时也没多想,觉得这名字还行,挺常见的,就直接拿来用了。把图片和一些相关的描述文本一股脑丢给我的小工具去处理。
启动程序,看着它跑。一开始还行,图片能识别,文字也能提取。但跑着跑着,就发现不对劲了。归类的结果乱七八糟的。有的“索妮亚”被分到了游戏角色类,有的又跑到了真人演员那边,甚至还有个什么歌曲相关的分类也冒出来了。
我当时就纳闷了,这咋回事?同一个名字,怎么识别出来这么多花样?
动手排查
没办法,只能停下来,手动去翻那些原始数据。我打开那些图片和文本,一条一条地看。这才发现问题在哪。
原来,我下载的这批素材本身就很混乱。里面确实有叫“索妮亚”的游戏人物(好像是那个宝可梦里的?),也有同名的巴西女演员,甚至还有提到一个叫索妮亚的俄罗斯姑娘的歌词文本。这些信息源头就不一样,内容也五花八门,全混在一块儿了。
我的那个小工具,虽然能识别“索妮亚”这个关键词,但它没那么智能,分不清这些“索妮亚”指代的对象是不同的。它只是傻乎乎地根据图片特征和文本里零散的词语(比如“游戏”、“演员”、“歌曲”)去尝试分类,结果自然就是一锅粥。
调整和解决
找到问题就好办了。我重新整理了一下思路。意识到不能光靠一个名字去区分,还得结合上下文,或者增加一些更明确的规则。
我动手修改了工具的逻辑。加了一些判断,比如,如果文本里同时出现“宝可梦”、“博士”这些词,那这个“索妮亚”大概率就是游戏角色。如果出现“电影”、“巴西”这些词,那就可能是那个演员。对于那些信息不全,实在难以判断的,就暂时归到一个“待定”分类里,等以后再人工处理。
改完代码,重新把那批素材跑了一遍。这回效果就好多了,虽然还有个别不太准的,但大部分都能准确地分到对应的类别里了。起码不会把游戏角色和真人演员混为一谈了。
一点想法
搞完之后,我也琢磨了一下。这事儿挺常见的,就是信息噪音的问题。同一个名字、同一个词,在不同的语境下意思可能完全不同。做信息处理或者数据整理的时候,光看表面是不行的,一定得深入下去,搞清楚背景和上下文。不然就像我一开始那样,净做无用功,还把自己搞得一头雾水。
这回实践过程,虽然被这个“索妮亚”的名字小小地折腾了一下,但也算是个收获。以后再处理类似的问题,心里就有数了。反正,就是这么个过程,记录下来,也算给自己提个醒。
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