Neural Structured Learning (NSL) -mallin rakentaminen dokumenttien luokittelua varten sisältää useita vaiheita, joista jokainen on ratkaiseva vankan ja tarkan mallin rakentamisessa. Tässä selityksessä perehdymme tällaisen mallin rakentamisen yksityiskohtaiseen prosessiin ja annamme kattavan käsityksen jokaisesta vaiheesta.
Vaihe 1: Tietojen valmistelu
Ensimmäinen askel on kerätä ja esikäsitellä tiedot asiakirjojen luokittelua varten. Tähän sisältyy erilaisten asiakirjojen kerääminen, jotka kattavat halutut luokat tai luokat. Tiedot tulee merkitä siten, että jokainen asiakirja liittyy oikeaan luokkaan. Esikäsittely sisältää tekstin puhdistamisen poistamalla tarpeettomat merkit, muuntamalla sen pieniksi kirjaimiksi ja muuttamalla tekstin sanoiksi tai osasanoiksi. Lisäksi ominaisuussuunnittelutekniikoita, kuten TF-IDF:ää tai sanan upotuksia, voidaan käyttää esittämään tekstiä jäsennellymmässä muodossa.
Vaihe 2: Kaavion rakentaminen
Neural Structured Learning -ohjelmassa tiedot esitetään graafirakenteena dokumenttien välisten suhteiden kaappaamiseksi. Kaavio muodostetaan yhdistämällä samanlaisia dokumentteja niiden sisällön samankaltaisuuden perusteella. Tämä voidaan saavuttaa käyttämällä tekniikoita, kuten k-lähimmät naapurit (KNN) tai kosinin samankaltaisuus. Graafi tulee rakentaa tavalla, joka edistää saman luokan asiakirjojen välistä liitettävyyttä ja rajoittaa eri luokkien asiakirjojen välisiä yhteyksiä.
Vaihe 3: Vastuullinen koulutus
Taisteluharjoittelu on hermorakenteisen oppimisen keskeinen osa. Se auttaa mallia oppimaan sekä merkityistä että merkitsemättömistä tiedoista, mikä tekee siitä vankempaa ja yleistettävissä olevaa. Tässä vaiheessa mallia opetetaan käyttämään merkittyjä tietoja samalla kun se häiritsee merkitsemätöntä dataa. Häiriöitä voidaan saada aikaan käyttämällä syöttötietoihin satunnaista kohinaa tai vastustavia hyökkäyksiä. Malli on koulutettu olemaan vähemmän herkkä näille häiriöille, mikä parantaa suorituskykyä näkymättömissä tiedoissa.
Vaihe 4: Malliarkkitehtuuri
Asianmukaisen malliarkkitehtuurin valitseminen on ratkaisevan tärkeää asiakirjojen luokittelussa. Yleisiä valintoja ovat konvoluutiohermoverkot (CNN), toistuvat hermoverkot (RNN) tai muuntajamallit. Malli tulee suunnitella käsittelemään kuvaajarakenteista dataa ottaen huomioon asiakirjojen väliset liitettävyyden. Graafisten konvoluutioverkkoja (GCN) tai graafien huomioverkkoja (GAT) käytetään usein käsittelemään kuvaajarakennetta ja poimimaan mielekkäitä esityksiä.
Vaihe 5: Koulutus ja arviointi
Kun malliarkkitehtuuri on määritetty, seuraava vaihe on mallin kouluttaminen käyttämällä merkittyjä tietoja. Koulutusprosessiin kuuluu mallin parametrien optimointi käyttämällä tekniikoita, kuten stokastinen gradienttilasku (SGD) tai Adam Optimizer. Harjoittelun aikana malli oppii luokittelemaan dokumentteja niiden ominaisuuksien ja graafirakenteeseen tallennettujen suhteiden perusteella. Harjoittelun jälkeen malli arvioidaan erillisellä testisarjalla sen suorituskyvyn mittaamiseksi. Arviointimittareita, kuten tarkkuus, tarkkuus, muistaminen ja F1-pisteet, käytetään yleisesti arvioitaessa mallin tehokkuutta.
Vaihe 6: Hienosäätö ja hyperparametrien viritys
Mallin suorituskyvyn parantamiseksi edelleen voidaan käyttää hienosäätöä. Tämä edellyttää mallin parametrien säätämistä käyttämällä tekniikoita, kuten siirto-oppimista tai oppimisnopeuden ajoitusta. Hyperparametrien viritys on myös ratkaisevan tärkeää mallin suorituskyvyn optimoinnissa. Parametreja, kuten oppimisnopeus, eräkoko ja regularisoinnin voimakkuus, voidaan virittää käyttämällä tekniikoita, kuten ruudukkohaku tai satunnainen haku. Tämä iteratiivinen hienosäätö- ja hyperparametrien viritysprosessi auttaa saavuttamaan parhaan mahdollisen suorituskyvyn.
Vaihe 7: Päättely ja käyttöönotto
Kun malli on koulutettu ja hienosäädetty, sitä voidaan käyttää dokumenttien luokittelutehtäviin. Malliin voidaan syöttää uusia, näkemättömiä dokumentteja, ja se ennustaa niiden luokkia opittujen mallien perusteella. Mallia voidaan käyttää erilaisissa ympäristöissä, kuten verkkosovelluksissa, API:issa tai sulautetuissa järjestelmissä, reaaliaikaisten asiakirjojen luokitteluominaisuuksien tarjoamiseksi.
Neural Structured Learning -mallin rakentaminen dokumenttien luokittelua varten sisältää tietojen valmistelun, kuvaajien rakentamisen, vastavuoroisen harjoittelun, malliarkkitehtuurin valinnan, koulutuksen, arvioinnin, hienosäädön, hyperparametrien virityksen ja lopuksi päättelyn ja käyttöönoton. Jokaisella vaiheella on ratkaiseva rooli tarkan ja vankan mallin luomisessa, joka voi luokitella asiakirjoja tehokkaasti.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet:
- Kuinka voidaan käyttää upotuskerrosta määrittämään automaattisesti oikeat akselit sanojen vektoreiden esittämiseen?
- Mikä on max poolingin tarkoitus CNN:ssä?
- Miten konvoluutiohermoverkon (CNN) piirteiden erotusprosessia sovelletaan kuvantunnistukseen?
- Onko tarpeen käyttää asynkronista oppimistoimintoa koneoppimismalleissa, jotka toimivat TensorFlow.js:ssa?
- Mikä on TensorFlow Keras Tokenizer API:n suurin sanamäärä -parametri?
- Voidaanko TensorFlow Keras Tokenizer API:ta käyttää yleisimpien sanojen löytämiseen?
- Mikä on TOCO?
- Mikä on suhde useiden aikakausien välillä koneoppimismallissa ja mallin suorittamisen ennusteen tarkkuudella?
- Tuottaako TensorFlow'n Neural Structured Learningin paketin naapurien API lisätyn harjoitustietojoukon luonnolliseen graafitietoon?
- Mikä on TensorFlow'n Neural Structured Learning -paketin naapurien API?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsissa