Izgradnja modela neuralnog strukturiranog učenja (NSL) za klasifikaciju dokumenata uključuje nekoliko koraka, od kojih je svaki ključan za konstruiranje robusnog i preciznog modela. U ovom ćemo objašnjenju zadubiti 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 dokumenata. To 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. Predobrada uključuje čišćenje teksta uklanjanjem nepotrebnih znakova, pretvaranjem u mala slova i označavanjem teksta u riječi ili podriječi. Osim toga, tehnike inženjeringa značajki kao što je TF-IDF ili ugrađivanje riječi mogu se primijeniti za predstavljanje teksta u strukturiranijem formatu.
Korak 2: Konstrukcija grafikona
U neuralno strukturiranom učenju podaci su predstavljeni kao struktura grafikona kako bi se zabilježili odnosi između dokumenata. Graf se konstruira povezivanjem sličnih dokumenata na temelju sličnosti sadržaja. To se može postići korištenjem tehnika poput k-najbližih susjeda (KNN) ili kosinusne sličnosti. Graf bi trebao biti konstruiran na način koji promiče povezanost između dokumenata iste klase dok ograničava veze između dokumenata različitih klasa.
Korak 3: Suparnička obuka
Suparnički trening ključna je komponenta neuronsko strukturiranog učenja. Pomaže modelu da uči iz označenih i neoznačenih podataka, čineći ga robusnijim i generalizirajućim. U ovom koraku, model se uvježbava na označenim podacima dok se istovremeno narušavaju neoznačeni podaci. Poremećaji se mogu unijeti primjenom nasumičnog šuma ili kontradiktornih napada na ulazne podatke. Model je obučen da bude manje osjetljiv na ove poremećaje, što dovodi do poboljšane izvedbe na nevidljivim podacima.
Korak 4: Arhitektura modela
Odabir odgovarajuće arhitekture modela ključan je za klasifikaciju dokumenata. Uobičajeni izbori uključuju konvolucijske neuronske mreže (CNN), rekurentne neuronske mreže (RNN) ili modele transformatora. Model bi trebao biti dizajniran za rukovanje podacima strukturiranim grafom, uzimajući u obzir povezanost između dokumenata. Konvolucijske mreže grafa (GCN) ili mreže pozornosti grafa (GAT) često se koriste za obradu strukture grafa i izdvajanje smislenih prikaza.
Korak 5: Obuka i evaluacija
Nakon što je definirana arhitektura modela, sljedeći korak je obuka modela korištenjem označenih podataka. Proces obuke uključuje optimizaciju parametara modela korištenjem tehnika poput stohastičkog gradijentnog spuštanja (SGD) ili Adamovog optimizatora. Tijekom obuke, model uči klasificirati dokumente na temelju njihovih značajki i odnosa uhvaćenih u strukturi grafikona. Nakon obuke, model se procjenjuje na posebnom ispitnom skupu kako bi se izmjerila njegova izvedba. Mjerila evaluacije kao što su točnost, preciznost, prisjećanje i rezultat F1 obično se koriste za procjenu učinkovitosti modela.
Korak 6: Fino podešavanje i podešavanje hiperparametara
Kako bi se dodatno poboljšala izvedba modela, može se primijeniti fino podešavanje. To uključuje prilagodbu parametara modela korištenjem tehnika poput prijenosa učenja ili rasporeda brzine učenja. Ugađanje hiperparametara također je ključno u optimizaciji performansi modela. Parametri kao što su stopa učenja, veličina serije i snaga regularizacije mogu se podesiti pomoću tehnika kao što su pretraživanje mreže ili nasumično pretraživanje. Ovaj iterativni proces finog podešavanja i podešavanja hiperparametara pomaže u postizanju najbolje moguće izvedbe.
Korak 7: Zaključivanje i implementacija
Nakon što je model obučen i fino podešen, može se koristiti za zadatke klasifikacije dokumenata. Novi, neviđeni dokumenti mogu se unijeti u model, a on će predvidjeti njihove odgovarajuće klase na temelju naučenih obrazaca. Model se može primijeniti u raznim okruženjima, kao što su web aplikacije, API-ji ili ugrađeni sustavi, kako bi se pružile mogućnosti klasifikacije dokumenata u stvarnom vremenu.
Izgradnja modela neuralnog strukturiranog učenja za klasifikaciju dokumenata uključuje pripremu podataka, konstrukciju grafikona, kontradiktornu obuku, odabir arhitekture modela, obuku, evaluaciju, fino podešavanje, podešavanje hiperparametara i konačno, zaključivanje i implementaciju. Svaki korak igra ključnu ulogu u izradi preciznog i robusnog modela koji može učinkovito klasificirati dokumente.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugradnju za automatsko dodjeljivanje odgovarajućih osi za prikaz predstavljanja riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN-u?
- Kako se postupak izdvajanja značajki u konvolucijskoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slike?
- Je li potrebno koristiti asinkronu funkciju učenja za modele strojnog učenja koji se izvode u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi za TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Što je TOCO?
- Kakav je odnos između broja epoha u modelu strojnog učenja i točnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Proizvodi li API susjeda paketa u Neural Structured Learning TensorFlowa prošireni skup podataka za obuku na temelju podataka prirodnog grafikona?
- Što je API susjeda paketa u neuralno strukturiranom učenju TensorFlowa?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals