Neuroninio struktūrinio mokymosi (NSL) modelio kūrimas dokumentų klasifikavimui apima kelis veiksmus, kurių kiekvienas yra labai svarbus kuriant tvirtą ir tikslų modelį. Šiame paaiškinime mes gilinsimės į išsamų tokio modelio kūrimo procesą, pateikdami išsamų kiekvieno žingsnio supratimą.
1 veiksmas: duomenų paruošimas
Pirmas žingsnis yra surinkti ir iš anksto apdoroti duomenis dokumentų klasifikavimui. Tai apima įvairių dokumentų rinkinį, apimantį norimas kategorijas ar klases. Duomenys turi būti pažymėti, užtikrinant, kad kiekvienas dokumentas būtų susietas su tinkama klase. Išankstinis apdorojimas apima teksto valymą pašalinant nereikalingus simbolius, paverčiant jį mažosiomis raidėmis ir paverčiant tekstą žodžiais arba požodžiais. Be to, norint pateikti tekstą struktūriškesniu formatu, galima pritaikyti funkcijų inžinerijos metodus, pvz., TF-IDF arba žodžių įterpimą.
2 veiksmas: grafiko sudarymas
Neuroninio struktūrinio mokymosi sistemoje duomenys pateikiami kaip grafiko struktūra, leidžianti užfiksuoti ryšius tarp dokumentų. Grafas konstruojamas jungiant panašius dokumentus pagal jų turinio panašumą. Tai galima pasiekti naudojant tokius metodus kaip k-artimiausi kaimynai (KNN) arba kosinuso panašumas. Grafikas turi būti sudarytas taip, kad būtų skatinamas ryšys tarp tos pačios klasės dokumentų, kartu ribojamas ryšys tarp skirtingų klasių dokumentų.
3 veiksmas: priešpriešinis mokymas
Priešpriešinis mokymas yra pagrindinė Neural Structured Learning sudedamoji dalis. Tai padeda modeliui mokytis iš pažymėtų ir nepažymėtų duomenų, todėl jis yra patikimesnis ir apibendrinamas. Šiame žingsnyje modelis mokomas naudoti pažymėtus duomenis, tuo pat metu trikdant nepažymėtus duomenis. Trikdžius galima įvesti įvesties duomenims taikant atsitiktinį triukšmą arba priešingus išpuolius. Modelis yra išmokytas būti mažiau jautrus šiems trikdžiams, todėl pagerėja nematomų duomenų našumas.
4 veiksmas: modelio architektūra
Tinkamos modelio architektūros pasirinkimas yra labai svarbus dokumentų klasifikavimui. Įprasti pasirinkimai apima konvoliucinius neuroninius tinklus (CNN), pasikartojančius neuroninius tinklus (RNN) arba transformatorių modelius. Modelis turėtų būti sukurtas taip, kad būtų galima apdoroti grafinės struktūros duomenis, atsižvelgiant į dokumentų ryšį. Grafiniai konvoliuciniai tinklai (GCN) arba grafiko dėmesio tinklai (GAT) dažnai naudojami grafiko struktūrai apdoroti ir prasmingoms vaizdinėms išgauti.
5 žingsnis: mokymas ir įvertinimas
Kai modelio architektūra yra apibrėžta, kitas žingsnis yra modelio mokymas naudojant pažymėtus duomenis. Mokymo procesas apima modelio parametrų optimizavimą naudojant tokius metodus kaip stochastinis gradiento nusileidimas (SGD) arba Adam optimizatorius. Mokymų metu modelis išmoksta klasifikuoti dokumentus pagal jų požymius ir ryšius, užfiksuotus grafiko struktūroje. Po treniruotės modelis įvertinamas atskiru testų rinkiniu, siekiant įvertinti jo veikimą. Vertinimo metrika, tokia kaip tikslumas, preciziškumas, prisiminimas ir F1 balas, dažniausiai naudojami modelio efektyvumui įvertinti.
6 veiksmas: tikslus ir hiperparametrų derinimas
Norint dar labiau pagerinti modelio veikimą, galima pritaikyti koregavimą. Tai apima modelio parametrų koregavimą naudojant tokius metodus kaip mokymosi perkėlimas arba mokymosi greičio planavimas. Hiperparametrų derinimas taip pat yra labai svarbus optimizuojant modelio veikimą. Parametrus, tokius kaip mokymosi greitis, partijos dydis ir reguliarumo stiprumas, galima sureguliuoti naudojant tokius metodus kaip tinklelio paieška arba atsitiktinė paieška. Šis kartotinis tikslaus derinimo ir hiperparametrų derinimo procesas padeda pasiekti geriausią įmanomą našumą.
7 veiksmas: išvados ir diegimas
Kai modelis yra išmokytas ir tiksliai suderintas, jį galima naudoti dokumentų klasifikavimo užduotims atlikti. Nauji, nematyti dokumentai gali būti įvesti į modelį, ir jis nuspės atitinkamas klases pagal išmoktus modelius. Modelis gali būti naudojamas įvairiose aplinkose, pvz., žiniatinklio programose, API arba įterptosiose sistemose, kad būtų užtikrintos dokumentų klasifikavimo realiuoju laiku galimybės.
Neuroninio struktūrinio mokymosi modelio kūrimas dokumentų klasifikavimui apima duomenų paruošimą, grafiko sudarymą, priešpriešinio mokymo, modelio architektūros parinkimą, mokymą, vertinimą, koregavimą, hiperparametrų derinimą ir galiausiai išvadų ir diegimo procesą. Kiekvienas žingsnis vaidina lemiamą vaidmenį kuriant tikslų ir patikimą modelį, kuris gali veiksmingai klasifikuoti dokumentus.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai:
- Kaip galima naudoti įterpimo sluoksnį, kad automatiškai priskirtų tinkamas ašis žodžių, kaip vektorių, vaizdavimo diagramai?
- Koks yra maksimalaus telkimo tikslas CNN?
- Kaip funkcijų ištraukimo procesas konvoliuciniame neuroniniame tinkle (CNN) taikomas vaizdo atpažinimui?
- Ar TensorFlow.js veikiantiems mašininio mokymosi modeliams būtina naudoti asinchroninio mokymosi funkciją?
- Koks yra TensorFlow Keras Tokenizer API maksimalaus žodžių skaičiaus parametras?
- Ar TensorFlow Keras Tokenizer API galima naudoti ieškant dažniausiai pasitaikančių žodžių?
- Kas yra TOCO?
- Koks ryšys tarp kelių mašininio mokymosi modelio epochų ir modelio veikimo prognozės tikslumo?
- Ar „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API sukuria papildytą mokymo duomenų rinkinį, pagrįstą natūraliais grafiko duomenimis?
- Kas yra „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals