dataset-complexity-profiler 0.1.3

Text dataset complexity profiler with a packaged meta-model for automatic embedding dimension recommendation

Dataset Complexity Profiler 🧠

E2E-инструмент для профилирования сложности текстовых датасетов и автоматической оптимизации размерности эмбеддингов.

⚠️ Проблема

В современных NLP-задачах разработчики часто используют эмбеддинги большой размерности, например 384 у MiniLM или 1536 у OpenAI-моделей. Однако для многих простых задач, таких как бинарная классификация тональности, такая размерность оказывается избыточной.

Это приводит к нескольким проблемам:

1. Перерасход памяти и вычислительных ресурсов.
2. Замедление обучения downstream-классификаторов.
3. Риск ухудшения качества из-за эффекта "проклятия размерности".

💡 Решение

Dataset Complexity Profiler автоматически подбирает разумную степень сжатия эмбеддингов без существенной потери качества. Библиотека находится на стыке Meta-Learning и AutoML и работает по следующей схеме:

1. Анализирует сырые тексты и извлекает более 100 мета-признаков, включая сложность, перекрытие классов и информационную энтропию.
2. Передает эти признаки в предобученную мета-модель на основе Random Forest.
3. Предсказывает, до какой размерности можно сжать эмбеддинги через PCA так, чтобы потерять не более 5% качества.

Импакт: На независимых holdout-выборках инструмент позволяет сжимать эмбеддинги до 96% от исходного объема при сохранении качества классификации в пределах заданного порога.

✨ Возможности

• Автоматический подбор размерности PCA для текстовых эмбеддингов.
• Извлечение более 100 мета-признаков датасета.
• Предобученная мета-модель для мгновенного применения.
• Возможность дообучить мета-модель на собственных доменных данных.
• End-to-end сценарий: от сырых текстов до готовых компактных векторов.

🚀 Установка

Установите пакет через uv:

uv pip install dataset-complexity-profiler

Или через стандартный pip:

pip install dataset-complexity-profiler

Быстрый старт

End-to-End пайплайн

Ниже приведен минимальный пример использования. Библиотека сама пройдет путь от текстов до сжатых векторов.

from dataset_complexity_profiler import DatasetProfiler

profiler = DatasetProfiler()

texts = [
    "This movie is great!",
    "Terrible plot.",
    "I loved the acting."
]
labels =

X_ready = profiler.fit_transform(texts, labels)

print(f"Новая размерность: {X_ready.shape}")

Дообучение мета-модели на своих данных

Если библиотека применяется в специализированной предметной области, например в медицине, юриспруденции или финансах, встроенную мета-модель можно дообучить на собственных датасетах.

from dataset_complexity_profiler import DatasetProfiler

profiler = DatasetProfiler(auto_load_meta_model=False)

datasets = [
    {"texts": [...], "labels": [...]},
    {"texts": [...], "labels": [...]},
]

profiler.train_custom_meta_model(datasets)
profiler.save_meta_model("custom_meta_model.pkl")