Å bygge en nevral strukturert læringsmodell (NSL) for dokumentklassifisering innebærer flere trinn, hver av dem er avgjørende for å konstruere en robust og nøyaktig modell. I denne forklaringen vil vi fordype oss i den detaljerte prosessen med å bygge en slik modell, og gi en omfattende forståelse av hvert trinn.
Trinn 1: Dataforberedelse
Det første trinnet er å samle inn og forhåndsbehandle dataene for dokumentklassifisering. Dette inkluderer å samle inn et mangfoldig sett med dokumenter som dekker de ønskede kategoriene eller klassene. Dataene bør merkes, og sikre at hvert dokument er knyttet til riktig klasse. Forbehandling innebærer å rense teksten ved å fjerne unødvendige tegn, konvertere den til små bokstaver og tokenisere teksten til ord eller underord. I tillegg kan funksjonsteknikker som TF-IDF eller ordinnbygging brukes for å representere teksten i et mer strukturert format.
Trinn 2: Grafkonstruksjon
I Neural Structured Learning er dataene representert som en grafstruktur for å fange relasjonene mellom dokumenter. Grafen er konstruert ved å koble sammen lignende dokumenter basert på deres innholdslikhet. Dette kan oppnås ved å bruke teknikker som k-nearest neighbors (KNN) eller cosinus-likhet. Grafen bør konstrueres på en måte som fremmer tilkobling mellom dokumenter av samme klasse, samtidig som koblinger mellom dokumenter av forskjellige klasser begrenses.
Trinn 3: Motstridende opplæring
Motstridende trening er en nøkkelkomponent i nevral strukturert læring. Det hjelper modellen å lære av både merkede og umerkede data, noe som gjør den mer robust og generaliserbar. I dette trinnet trenes modellen på de merkede dataene mens den samtidig forstyrrer de umerkede dataene. Forstyrrelser kan introduseres ved å bruke tilfeldig støy eller motstridende angrep på inndataene. Modellen er opplært til å være mindre følsom for disse forstyrrelsene, noe som fører til forbedret ytelse på usett data.
Trinn 4: Modellarkitektur
Å velge en passende modellarkitektur er avgjørende for dokumentklassifisering. Vanlige valg inkluderer konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN), tilbakevendende nevrale nettverk (RNN) eller transformatormodeller. Modellen bør utformes for å håndtere de grafstrukturerte dataene, og ta hensyn til koblingen mellom dokumenter. Graph convolutional networks (GCNs) eller graph attention networks (GATs) brukes ofte til å behandle grafstrukturen og trekke ut meningsfulle representasjoner.
Trinn 5: Opplæring og evaluering
Når modellarkitekturen er definert, er neste trinn å trene modellen ved å bruke de merkede dataene. Treningsprosessen innebærer å optimalisere modellens parametere ved å bruke teknikker som stokastisk gradientnedstigning (SGD) eller Adam optimizer. Under trening lærer modellen å klassifisere dokumenter basert på funksjonene deres og relasjonene fanget i grafstrukturen. Etter trening blir modellen evaluert på et eget testsett for å måle ytelsen. Evalueringsberegninger som nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling og F1-poengsum brukes ofte for å vurdere modellens effektivitet.
Trinn 6: Finjustering og hyperparameterinnstilling
For ytterligere å forbedre modellens ytelse kan finjustering brukes. Dette innebærer å justere modellens parametere ved hjelp av teknikker som overføringslæring eller planlegging av lærehastighet. Hyperparameterinnstilling er også avgjørende for å optimalisere modellens ytelse. Parametre som læringshastighet, batchstørrelse og regulariseringsstyrke kan justeres ved hjelp av teknikker som rutenettsøk eller tilfeldig søk. Denne iterative prosessen med finjustering og hyperparameterinnstilling hjelper deg med å oppnå best mulig ytelse.
Trinn 7: Inferens og distribusjon
Når modellen er trent og finjustert, kan den brukes til dokumentklassifiseringsoppgaver. Nye, usynlige dokumenter kan mates inn i modellen, og den vil forutsi deres respektive klasser basert på de lærte mønstrene. Modellen kan distribueres i ulike miljøer, for eksempel webapplikasjoner, APIer eller innebygde systemer, for å gi sanntids dokumentklassifiseringsmuligheter.
Å bygge en nevral strukturert læringsmodell for dokumentklassifisering involverer dataforberedelse, grafkonstruksjon, kontradiksjon, valg av modellarkitektur, opplæring, evaluering, finjustering, hyperparameterinnstilling, og til slutt, inferens og distribusjon. Hvert trinn spiller en avgjørende rolle i å konstruere en nøyaktig og robust modell som effektivt kan klassifisere dokumenter.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hvordan kan man bruke et innebygd lag til å automatisk tildele riktige akser for et plott av representasjon av ord som vektorer?
- Hva er hensikten med maksimal pooling i et CNN?
- Hvordan brukes funksjonsutvinningsprosessen i et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) på bildegjenkjenning?
- Er det nødvendig å bruke en asynkron læringsfunksjon for maskinlæringsmodeller som kjører i TensorFlow.js?
- Hva er TensorFlow Keras Tokenizer API-parameteren for maksimalt antall ord?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API brukes til å finne de vanligste ordene?
- Hva er TOCO?
- Hva er forholdet mellom en rekke epoker i en maskinlæringsmodell og nøyaktigheten av prediksjon fra å kjøre modellen?
- Produserer pakkens nabo-API i Neural Structured Learning av TensorFlow et utvidet treningsdatasett basert på naturlige grafdata?
- Hva er Pack Neighbors API i Neural Structured Learning av TensorFlow?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals