Izdelava modela nevronsko strukturiranega učenja (NSL) za klasifikacijo dokumentov vključuje več korakov, od katerih je vsak ključen pri izdelavi robustnega in natančnega modela. V tej razlagi se bomo poglobili v podroben postopek izdelave takšnega modela in zagotovili celovito razumevanje vsakega koraka.
1. korak: Priprava podatkov
Prvi korak je zbiranje in predhodna obdelava podatkov za klasifikacijo dokumentov. To vključuje zbiranje raznolikega nabora dokumentov, ki pokrivajo želene kategorije ali razrede. Podatke je treba označiti, kar zagotavlja, da je vsak dokument povezan s pravilnim razredom. Predhodna obdelava vključuje čiščenje besedila z odstranitvijo nepotrebnih znakov, njegovo pretvorbo v male črke in tokenizacijo besedila v besede ali podbesede. Poleg tega je mogoče za predstavitev besedila v bolj strukturiranem formatu uporabiti tehnike inženiringa funkcij, kot je TF-IDF ali vdelava besed.
2. korak: Konstrukcija grafa
V nevronsko strukturiranem učenju so podatki predstavljeni kot grafična struktura za zajemanje odnosov med dokumenti. Graf je sestavljen s povezovanjem podobnih dokumentov glede na vsebinsko podobnost. To je mogoče doseči z uporabo tehnik, kot je k-najbližji sosed (KNN) ali kosinusna podobnost. Graf mora biti sestavljen tako, da spodbuja povezljivost med dokumenti istega razreda in hkrati omejuje povezave med dokumenti različnih razredov.
3. korak: Adversarial Usposabljanje
Kontraktorsko usposabljanje je ključna komponenta nevronsko strukturiranega učenja. Modelu pomaga pri učenju iz označenih in neoznačenih podatkov, zaradi česar je bolj robusten in posplošljiv. V tem koraku se model uri na označenih podatkih, hkrati pa moti neoznačene podatke. Motnje se lahko vnesejo z uporabo naključnega šuma ali kontradiktornih napadov na vhodne podatke. Model je usposobljen tako, da je manj občutljiv na te motnje, kar vodi do izboljšane zmogljivosti na nevidnih podatkih.
4. korak: Arhitektura modela
Izbira ustrezne arhitekture modela je ključnega pomena za klasifikacijo dokumentov. Pogoste izbire vključujejo konvolucijske nevronske mreže (CNN), ponavljajoče se nevronske mreže (RNN) ali transformatorske modele. Model mora biti oblikovan tako, da obdeluje grafično strukturirane podatke, ob upoštevanju povezljivosti med dokumenti. Konvolucijska omrežja grafov (GCN) ali omrežja pozornosti grafov (GAT) se pogosto uporabljajo za obdelavo strukture grafa in pridobivanje smiselnih predstavitev.
5. korak: Usposabljanje in vrednotenje
Ko je arhitektura modela definirana, je naslednji korak usposabljanje modela z uporabo označenih podatkov. Proces usposabljanja vključuje optimizacijo parametrov modela z uporabo tehnik, kot sta stohastični gradientni spust (SGD) ali optimizator Adam. Med usposabljanjem se model nauči razvrščati dokumente na podlagi njihovih značilnosti in odnosov, zajetih v strukturi grafa. Po usposabljanju se model oceni na ločenem testnem nizu, da se izmeri njegova učinkovitost. Meritve vrednotenja, kot so točnost, natančnost, priklic in rezultat F1, se običajno uporabljajo za oceno učinkovitosti modela.
6. korak: Natančna nastavitev in nastavitev hiperparametrov
Za nadaljnje izboljšanje delovanja modela je mogoče uporabiti fino nastavitev. To vključuje prilagajanje parametrov modela z uporabo tehnik, kot sta prenos učenja ali načrtovanje stopnje učenja. Nastavitev hiperparametrov je prav tako ključna pri optimizaciji delovanja modela. Parametre, kot so stopnja učenja, velikost serije in moč regulacije, je mogoče prilagoditi s tehnikami, kot sta iskanje po mreži ali naključno iskanje. Ta ponavljajoči se postopek natančnega prilagajanja in prilagajanja hiperparametrov pomaga pri doseganju najboljše možne zmogljivosti.
7. korak: sklepanje in uvajanje
Ko je model usposobljen in natančno nastavljen, ga je mogoče uporabiti za naloge klasifikacije dokumentov. V model je mogoče vnesti nove, nevidene dokumente, ki bodo na podlagi naučenih vzorcev predvideli njihove posamezne razrede. Model je mogoče namestiti v različnih okoljih, kot so spletne aplikacije, API-ji ali vgrajeni sistemi, da se zagotovijo zmožnosti klasifikacije dokumentov v realnem času.
Gradnja nevronsko strukturiranega učnega modela za klasifikacijo dokumentov vključuje pripravo podatkov, konstrukcijo grafov, kontradiktorno usposabljanje, izbiro arhitekture modela, usposabljanje, vrednotenje, fino nastavitev, nastavitev hiperparametrov in končno sklepanje in uvajanje. Vsak korak igra ključno vlogo pri izdelavi natančnega in robustnega modela, ki lahko učinkovito razvršča dokumente.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako lahko uporabimo vdelano plast za samodejno dodelitev ustreznih osi za graf predstavitve besed kot vektorjev?
- Kakšen je namen največjega združevanja v CNN?
- Kako se postopek ekstrakcije značilnosti v konvolucijski nevronski mreži (CNN) uporablja za prepoznavanje slik?
- Ali je treba uporabiti funkcijo asinhronega učenja za modele strojnega učenja, ki se izvajajo v TensorFlow.js?
- Kaj je parameter največjega števila besed API-ja TensorFlow Keras Tokenizer?
- Ali je mogoče API TensorFlow Keras Tokenizer uporabiti za iskanje najpogostejših besed?
- Kaj je TOCO?
- Kakšno je razmerje med številom epoh v modelu strojnega učenja in natančnostjo napovedi pri izvajanju modela?
- Ali API za sosednje pakete v Neural Structured Learning of TensorFlow ustvari razširjen nabor podatkov za usposabljanje na podlagi podatkov naravnega grafa?
- Kaj je API za sosednje pakete v nevronsko strukturiranem učenju TensorFlow?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals