Python 3.14 sürümüyle standart kütüphaneye eklenen compression.zstd modülü, metin sınıflandırma alanında dikkat çekici yeni bir yaklaşımın önünü açıyor. Facebook'un Zstandard (Zstd) sıkıştırma algoritmasının bir uygulaması olan bu modül, özellikle artımlı sıkıştırma (incremental compression) yeteneğiyle öne çıkıyor. Bu özellik, verileri parça parça işleyerek dahili bir durumu koruyabilmesi anlamına geliyor ki bu, küçük veri setlerini sıkıştırmak ve metin sınıflandırma gibi belirli algoritmik yaklaşımlar için kritik bir avantaj sağlıyor.
Makale, sıkıştırma uzunluğunun Kolmogorov karmaşıklığına yaklaştığı fikrine dayanan "sıkıştırma yoluyla metin sınıflandırma" yöntemini yeniden ele alıyor. Daha önce gzip veya LZW gibi popüler sıkıştırma algoritmalarının artımlı API'leri olmaması nedeniyle bu yaklaşım pratik değildi; her test belgesi için eğitim verilerinin yeniden sıkıştırılması gerekiyordu, bu da oldukça maliyetliydi. Ancak Zstd'nin artımlı sıkıştırma desteği, bu durumu tamamen değiştiriyor. 2023 tarihli bir makale de bu parametresiz sınıflandırma yönteminin umut verici sonuçlar verdiğini gösteriyor.
Pratikte, bu yöntem her sınıf için bir ZstdCompressor nesnesi oluşturmayı ve ardından yeni bir belgeyi, en küçük sıkıştırılmış çıktıyı üreten kompresörle eşleştirerek sınıflandırmayı içeriyor. ZstdCompressor sınıfı, compress metodu aracılığıyla veriyi sıkıştırırken aynı zamanda dahili durumunu güncelliyor ve isteğe bağlı olarak önceden eğitilmiş bir ZstdDict kullanabiliyor. Örneğin, "taco" kelimeleriyle eğitilmiş bir sözlükle "taco" içeren bir metin, "padel" kelimeleriyle eğitilmiş bir sözlükten daha kısa sıkıştırılmış çıktı verecektir, bu da metnin "taco" kategorisine ait olduğunu gösterir. Bu, makine öğrenimi perspektifinden, kompresörün metinle olan "uyumunu" ölçmenin basit ama etkili bir yoludur.
Python'ın Zstd modülünü standart kütüphanesine eklemesi, artımlı sıkıştırma sayesinde metin sınıflandırması için yeni ve verimli bir parametresiz yaklaşımın kapılarını aralıyor.