Izgradnja modela neuronskog strukturiranog učenja (NSL) za klasifikaciju dokumenata uključuje nekoliko koraka, od kojih je svaki ključan u izgradnji robusnog i preciznog modela. U ovom objašnjenju ući ćemo u detaljan proces izgradnje takvog modela, pružajući sveobuhvatno razumijevanje svakog koraka.
Korak 1: Priprema podataka
Prvi korak je prikupljanje i prethodna obrada podataka za klasifikaciju dokumenta. Ovo uključuje prikupljanje raznolikog skupa dokumenata koji pokrivaju željene kategorije ili klase. Podaci bi trebali biti označeni, osiguravajući da je svaki dokument povezan s ispravnom klasom. Prethodna obrada uključuje čišćenje teksta uklanjanjem nepotrebnih znakova, pretvaranjem u mala slova i tokenizacijom teksta u riječi ili podriječi. Dodatno, tehnike inženjeringa karakteristika kao što su TF-IDF ili ugrađivanje riječi mogu se primijeniti za predstavljanje teksta u strukturiranijem formatu.
Korak 2: Konstrukcija grafikona
U Neural Structured Learning, podaci su predstavljeni kao struktura grafa kako bi se uhvatili odnosi između dokumenata. Grafikon se konstruiše povezivanjem sličnih dokumenata na osnovu sličnosti njihovog sadržaja. Ovo se može postići korištenjem tehnika kao što su k-najbliži susjedi (KNN) ili kosinusna sličnost. Graf bi trebao biti konstruiran na način koji promovira povezanost između dokumenata iste klase dok ograničava veze između dokumenata različitih klasa.
Korak 3: Adversarial Training
Adversarial trening je ključna komponenta neuronsko strukturiranog učenja. Pomaže modelu da uči iz označenih i neobilježenih podataka, čineći ga robusnijim i generaliziranijim. U ovom koraku, model se obučava na označenim podacima dok istovremeno ometa neobilježene podatke. Perturbacije se mogu unijeti primjenom nasumične buke ili adversarnih napada na ulazne podatke. Model je obučen da bude manje osjetljiv na ove perturbacije, što dovodi do poboljšanih performansi na nevidljivim podacima.
Korak 4: Arhitektura modela
Odabir odgovarajuće arhitekture modela je ključan za klasifikaciju dokumenata. Uobičajeni izbori uključuju konvolucione neuronske mreže (CNN), rekurentne neuronske mreže (RNN) ili transformatorske modele. Model bi trebao biti dizajniran da rukuje podacima strukturiranim grafom, uzimajući u obzir povezanost između dokumenata. Konvolucione mreže grafa (GCN) ili mreže pažnje grafa (GAT) često se koriste za obradu strukture grafa i izdvajanje smislenih reprezentacija.
Korak 5: Obuka i evaluacija
Nakon što je arhitektura modela definirana, sljedeći korak je obučavanje modela korištenjem označenih podataka. Proces obuke uključuje optimizaciju parametara modela korištenjem tehnika poput stohastičkog gradijenta spuštanja (SGD) ili Adamovog optimizatora. Tokom obuke, model uči da klasifikuje dokumente na osnovu njihovih karakteristika i odnosa uhvaćenih u strukturi grafikona. Nakon obuke, model se evaluira na posebnom testnom skupu kako bi se izmjerio njegov učinak. Metrike evaluacije kao što su tačnost, preciznost, opoziv i F1 rezultat se obično koriste za procjenu efikasnosti modela.
Korak 6: Fino podešavanje i Hiperparametarsko podešavanje
Da bi se dodatno poboljšale performanse modela, može se primijeniti fino podešavanje. Ovo uključuje prilagođavanje parametara modela korištenjem tehnika kao što su transferno učenje ili zakazivanje brzine učenja. Hiperparametarsko podešavanje je takođe ključno u optimizaciji performansi modela. Parametri kao što su brzina učenja, veličina serije i jačina regularizacije mogu se podesiti korištenjem tehnika kao što su pretraga mreže ili slučajna pretraga. Ovaj iterativni proces finog podešavanja i podešavanja hiperparametara pomaže u postizanju najboljih mogućih performansi.
Korak 7: Zaključak i implementacija
Nakon što je model obučen i fino podešen, može se koristiti za zadatke klasifikacije dokumenata. Novi, nevidljivi dokumenti se mogu uneti u model, i on će predvideti njihove odgovarajuće klase na osnovu naučenih obrazaca. Model se može primijeniti u različitim okruženjima, kao što su web aplikacije, API-ji ili ugrađeni sistemi, kako bi se obezbijedile mogućnosti klasifikacije dokumenata u realnom vremenu.
Izgradnja modela neuronskog strukturiranog učenja za klasifikaciju dokumenata uključuje pripremu podataka, konstrukciju grafa, adversarnu obuku, odabir arhitekture modela, obuku, evaluaciju, fino podešavanje, podešavanje hiperparametara i konačno, zaključivanje i primjenu. Svaki korak igra ključnu ulogu u izgradnji tačnog i robusnog modela koji može efikasno klasifikovati dokumente.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugrađivanje da se automatski dodijele odgovarajuće ose za dijagram reprezentacije riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN?
- Kako se proces izdvajanja karakteristika u konvolucionoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slika?
- Da li je potrebno koristiti funkciju asinhronog učenja za modele mašinskog učenja koji rade u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi TensorFlow Keras Tokenizer API-ja?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Šta je TOCO?
- Kakav je odnos između brojnih epoha u modelu mašinskog učenja i tačnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Da li API susjednih paketa u Neural Structured Learning TensorFlow-u proizvodi prošireni skup podataka za obuku zasnovan na podacima prirodnog grafa?
- Šta je API susjeda paketa u neuronskom strukturiranom učenju TensorFlow-a?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals