Нормализация товарных позиций. Библиотеки.

К сожалению, не существует универсальной библиотеки Python, разработанной *специально* для “нормализации товарных позиций” как единого целого. Нормализация товарных позиций - это довольно сложная и специфическая задача, которая сильно зависит от структуры данных, типа товаров, доступных атрибутов и желаемого уровня детализации.

Однако, существует набор библиотек и техник, которые можно комбинировать для создания пайплайна нормализации. Вот основные подходы и инструменты:

1. Библиотеки для предварительной обработки текста:

* re (Regular Expression Operations): Для очистки и обработки текста с использованием регулярных выражений. Полезно для удаления лишних символов, форматирования и выделения важных частей описания товара.
python

  import re

  def clean_text(text):
      text = re.sub(r"[^\w\s]", "", text)  # Удалить пунктуацию
      text = text.lower()  # Привести к нижнему регистру
      return text

  product_name = "  Super!  Apple MacBook Pro (16-inch, 512GB SSD) - Silver  "
  cleaned_name = clean_text(product_name)
  print(cleaned_name)  # Output: super  apple macbook pro 16inch 512gb ssd  silver

* NLTK (Natural Language Toolkit) / spaCy: Для токенизации, стемминга/лемматизации и определения частей речи. Помогает выделить ключевые слова и привести их к нормальной форме.
python

  import nltk
  from nltk.stem import WordNetLemmatizer
  from nltk.tokenize import word_tokenize

  nltk.download('wordnet')
  nltk.download('omw-1.4')
  nltk.download('punkt')

  def lemmatize_text(text):
      lemmatizer = WordNetLemmatizer()
      tokens = word_tokenize(text)
      lemmatized_tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens]
      return " ".join(lemmatized_tokens)

  text = "apples running quickly"
  lemmatized_text = lemmatize_text(text)
  print(lemmatized_text) # Output: apple running quickly

2. Библиотеки для работы с данными и поиска соответствий:

* fuzzywuzzy: Для нечеткого сопоставления строк. Помогает находить похожие названия товаров, даже если они написаны с ошибками или вариациями.
python

  from fuzzywuzzy import fuzz
  from fuzzywuzzy import process

  string1 = "Apple MacBook Pro 16"
  string2 = "Apple Macbook Pro 16-inch"
  similarity_ratio = fuzz.ratio(string1, string2)
  print(f"Similarity ratio: {similarity_ratio}") # Output: Similarity ratio: 95

  choices = ["Apple MacBook Pro 13", "Dell XPS 13", "HP Spectre x360"]
  best_match, score = process.extractOne("MacBook Pro", choices)
  print(f"Best match: {best_match}, Score: {score}") # Output: Best match: Apple MacBook Pro 13, Score: 90

* pandas: Для работы с табличными данными (CSV, Excel и т.д.). Позволяет загружать, преобразовывать и анализировать данные о товарах.
python

  import pandas as pd

  df = pd.read_csv("products.csv")
  print(df.head())
  # Дальше можно использовать pandas для фильтрации, группировки и т.д.

* scikit-learn (sklearn): Для машинного обучения и кластеризации. Можно использовать для группировки похожих товаров на основе их атрибутов. Например, используя TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) для представления текста и KMeans для кластеризации.
python

 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
 from sklearn.cluster import KMeans

 product_names = ["Apple MacBook Pro 16", "Apple Macbook Pro 13", "Dell XPS 13", "HP Spectre x360"]
 vectorizer = TfidfVectorizer()
 X = vectorizer.fit_transform(product_names)

 kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0,n_init='auto')  # adjust the number of clusters as needed
 kmeans.fit(X)

 labels = kmeans.labels_
 print(labels) # Output: [0 0 1 1]  (Example clustering)

* RapidFuzz: Более быстрая альтернатива fuzzywuzzy, написанная на C++. Если производительность критична, стоит рассмотреть ее.

3. Подходы к нормализации:

* Использование стандартных словарей и справочников: Создайте собственные словари синонимов, аббревиатур и стандартизированных терминов для конкретных категорий товаров. Это позволит вам заменять варианты названий на канонические формы.
* Выделение атрибутов: Извлеките ключевые атрибуты товара (бренд, модель, размер, цвет и т.д.) из текстового описания. Это можно сделать с помощью регулярных выражений, методов NLP или обученных моделей машинного обучения.
* Разработка правил: Создайте набор правил на основе экспертных знаний о товарах. Например, правило может гласить: “Если в названии есть ‘inch’, то это размер экрана”.
* Машинное обучение: Обучите модель машинного обучения для классификации товаров по категориям и/или извлечения атрибутов. Это требует большого количества размеченных данных.

Пример комплексного пайплайна:

1. Очистка текста: Удаление лишних символов, приведение к нижнему регистру.
2. Токенизация и лемматизация: Разбиение на слова и приведение к нормальной форме.
3. Извлечение атрибутов: Использование регулярных выражений или моделей машинного обучения для извлечения бренда, модели, размера, цвета и т.д.
4. Стандартизация: Замена синонимов и аббревиатур на канонические формы с использованием словарей.
5. Группировка/кластеризация: Группировка похожих товаров на основе извлеченных атрибутов или с использованием нечеткого сопоставления строк.

Важные соображения:

* Специфика данных: Наилучший подход сильно зависит от типа товаров, формата данных и доступных атрибутов.
* Ручная работа: Вероятно, потребуется ручная проверка и корректировка результатов нормализации, особенно на начальном этапе.
* Масштабируемость: При обработке большого объема данных важно учитывать производительность и оптимизировать код.

В заключение, не существует готового решения для нормализации товарных позиций. Нужно будет разработать собственный пайплайн, используя комбинацию различных библиотек и техник, адаптированных к вашим конкретным данным и требованиям. Нужно начать с простых методов и постепенно добавлять сложность по мере необходимости.

Опубликовано: Суббота, 26 апреля 2025. Размещено: Инфо корзина

Похожее инфо:

scikit-learn (sklearn): Для машинного обучения и кластеризации.