Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

🎯 SemHash — очистка датасетов с помощью семантического поиска

SemHash — это лёгкий и быстрый инструмент для:
— дедупликации (поиск и удаление дубликатов)
— фильтрации выбросов
— выбора репрезентативных примеров

Работает на базе:
🤖 Model2Vec — генерация эмбеддингов
🤖 Vicinity — быстрый поиск по векторной близости (ANN)

Что умеет SemHash:
🤖 Очистка одного датасета (дубликаты, выбросы, ядро)
🤖 Исключение пересечений между train/test
🤖 Работа с простыми текстами и сложными multi-column датасетами
🤖 Удобный просмотр причин дедупликации и выбросов

Быстрый старт:

pip install semhash

from datasets import load_dataset
from semhash import SemHash

texts = load_dataset("ag_news", split="train")["text"]
semhash = SemHash.from_records(records=texts)

deduplicated = semhash.self_deduplicate().selected
filtered = semhash.self_filter_outliers().selected
representative = semhash.self_find_representative().selected

Также можно:
— Удалять дубликаты между двумя датасетами (train/test leakage)
— Работать с датасетами QA-формата (columns=["question", "context"])
— Использовать DataFrame и кастомные эмбеддинги

Пример: исключаем утечку между train и test

train = load_dataset("ag_news", split="train")["text"]
test = load_dataset("ag_news", split="test")["text"]

semhash = SemHash.from_records(records=train)
clean_test = semhash.deduplicate(records=test, threshold=0.9).selected

Почему это удобно:
— Быстро: работает на ANN-поиске
— Гибко: один или два датасета, текст или таблицы
— Пояснимо: можно посмотреть, почему запись считается дубликатом
— Масштабируемо: работает с миллионами записей
— Легковесно: минимум зависимостей

📌 Совет: для больших датасетов (>1M) оставляйте use_ann=True, это сильно ускоряет работу при высокой точности.

Библиотека дата-сайентиста #буст

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/us/Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6605

1.3K viewsJun 27 at 07:04

🎯 SemHash — очистка датасетов с помощью семантического поиска

SemHash — это лёгкий и быстрый инструмент для:
— дедупликации (поиск и удаление дубликатов)
— фильтрации выбросов
— выбора репрезентативных примеров

Работает на базе:
🤖 Model2Vec — генерация эмбеддингов
🤖 Vicinity — быстрый поиск по векторной близости (ANN)

Что умеет SemHash:
🤖 Очистка одного датасета (дубликаты, выбросы, ядро)
🤖 Исключение пересечений между train/test
🤖 Работа с простыми текстами и сложными multi-column датасетами
🤖 Удобный просмотр причин дедупликации и выбросов

Быстрый старт:

pip install semhash

from datasets import load_dataset
from semhash import SemHash

texts = load_dataset("ag_news", split="train")["text"]
semhash = SemHash.from_records(records=texts)

deduplicated = semhash.self_deduplicate().selected
filtered = semhash.self_filter_outliers().selected
representative = semhash.self_find_representative().selected

train = load_dataset("ag_news", split="train")["text"]
test = load_dataset("ag_news", split="test")["text"]

semhash = SemHash.from_records(records=train)
clean_test = semhash.deduplicate(records=test, threshold=0.9).selected