Vytvorenie modelu neurónového štruktúrovaného učenia (NSL) na klasifikáciu dokumentov zahŕňa niekoľko krokov, z ktorých každý je kľúčový pri zostavovaní robustného a presného modelu. V tomto vysvetlení sa ponoríme do podrobného procesu vytvárania takéhoto modelu a poskytneme komplexné pochopenie každého kroku.
Krok 1: Príprava dát
Prvým krokom je zhromaždenie a predbežné spracovanie údajov na klasifikáciu dokumentov. To zahŕňa zhromažďovanie rôznorodého súboru dokumentov, ktoré pokrývajú požadované kategórie alebo triedy. Údaje by mali byť označené, aby sa zabezpečilo, že každý dokument je priradený k správnej triede. Predspracovanie zahŕňa čistenie textu odstránením nepotrebných znakov, jeho konverziou na malé písmená a tokenizáciu textu na slová alebo podslová. Okrem toho je možné použiť techniky inžinierstva funkcií, ako je TF-IDF alebo vkladanie slov, na reprezentáciu textu v štruktúrovanejšom formáte.
Krok 2: Konštrukcia grafu
V neurónovom štruktúrovanom učení sú údaje reprezentované ako grafová štruktúra na zachytenie vzťahov medzi dokumentmi. Graf je konštruovaný spojením podobných dokumentov na základe ich obsahovej podobnosti. Dá sa to dosiahnuť použitím techník ako k-najbližší susedia (KNN) alebo kosínusová podobnosť. Graf by mal byť zostavený spôsobom, ktorý podporuje konektivitu medzi dokumentmi rovnakej triedy a zároveň obmedzuje prepojenia medzi dokumentmi rôznych tried.
Krok 3: Adversarial Training
Adversarial training je kľúčovou zložkou Neural Structured Learning. Pomáha modelu učiť sa z označených aj neoznačených údajov, vďaka čomu je robustnejší a zovšeobecniteľnejší. V tomto kroku je model trénovaný na označených údajoch a súčasne dochádza k narušeniu neoznačených údajov. Poruchy môžu byť zavedené aplikáciou náhodného šumu alebo kontradiktórnych útokov na vstupné dáta. Model je trénovaný tak, aby bol menej citlivý na tieto poruchy, čo vedie k zlepšeniu výkonu na neviditeľných údajoch.
Krok 4: Architektúra modelu
Výber vhodnej architektúry modelu je rozhodujúci pre klasifikáciu dokumentov. Bežné možnosti zahŕňajú konvolučné neurónové siete (CNN), rekurentné neurónové siete (RNN) alebo modely transformátorov. Model by mal byť navrhnutý tak, aby zvládol grafovo štruktúrované údaje, berúc do úvahy prepojenie medzi dokumentmi. Grafové konvolučné siete (GCN) alebo grafové siete pozornosti (GAT) sa často používajú na spracovanie štruktúry grafu a extrahovanie zmysluplných reprezentácií.
Krok 5: Školenie a hodnotenie
Po definovaní architektúry modelu je ďalším krokom trénovanie modelu pomocou označených údajov. Tréningový proces zahŕňa optimalizáciu parametrov modelu pomocou techník ako stochastický gradient zostup (SGD) alebo Adamova optimalizátora. Počas tréningu sa model naučí klasifikovať dokumenty na základe ich vlastností a vzťahov zachytených v grafovej štruktúre. Po tréningu je model hodnotený na samostatnej testovacej súprave na meranie jeho výkonu. Na posúdenie účinnosti modelu sa bežne používajú hodnotiace metriky, ako je presnosť, presnosť, zapamätanie a skóre F1.
Krok 6: Jemné ladenie a ladenie hyperparametrov
Na ďalšie zlepšenie výkonu modelu je možné použiť jemné doladenie. To zahŕňa úpravu parametrov modelu pomocou techník, ako je prenosové učenie alebo plánovanie rýchlosti učenia. Pri optimalizácii výkonu modelu je kľúčové aj ladenie hyperparametrov. Parametre, ako je rýchlosť učenia, veľkosť dávky a sila regularizácie, možno vyladiť pomocou techník, ako je vyhľadávanie v mriežke alebo náhodné vyhľadávanie. Tento iteračný proces jemného ladenia a ladenia hyperparametrov pomáha dosiahnuť najlepší možný výkon.
Krok 7: Vyvodenie a nasadenie
Keď je model vyškolený a doladený, možno ho použiť na úlohy klasifikácie dokumentov. Do modelu možno vložiť nové, neviditeľné dokumenty a na základe naučených vzorov predpovedá ich príslušné triedy. Model je možné nasadiť v rôznych prostrediach, ako sú webové aplikácie, rozhrania API alebo vstavané systémy, aby poskytoval možnosti klasifikácie dokumentov v reálnom čase.
Vybudovanie modelu neurónového štruktúrovaného učenia pre klasifikáciu dokumentov zahŕňa prípravu údajov, konštrukciu grafu, školenie protivníkov, výber architektúry modelu, školenie, vyhodnotenie, jemné ladenie, ladenie hyperparametrov a nakoniec odvodenie a nasadenie. Každý krok zohráva kľúčovú úlohu pri vytváraní presného a robustného modelu, ktorý dokáže efektívne klasifikovať dokumenty.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Ako možno použiť vrstvu vkladania na automatické priradenie správnych osí pre graf reprezentácie slov ako vektorov?
- Aký je účel maximálneho združovania v CNN?
- Ako sa proces extrakcie prvkov v konvolučnej neurónovej sieti (CNN) aplikuje na rozpoznávanie obrázkov?
- Je potrebné použiť funkciu asynchrónneho učenia pre modely strojového učenia spustené v TensorFlow.js?
- Aký je parameter maximálneho počtu slov rozhrania TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Dá sa TensorFlow Keras Tokenizer API použiť na nájdenie najfrekventovanejších slov?
- čo je TOCO?
- Aký je vzťah medzi množstvom epoch v modeli strojového učenia a presnosťou predpovedí zo spustenia modelu?
- Vytvára API susediace s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšírený tréningový súbor údajov založený na údajoch z prirodzených grafov?
- Čo je rozhranie API susedov s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals