Neural Structured Learning (NSL) mudeli loomine dokumentide klassifitseerimiseks hõlmab mitut etappi, millest igaüks on tugeva ja täpse mudeli koostamisel ülioluline. Selles selgituses süveneme sellise mudeli ehitamise üksikasjalikku protsessi, pakkudes igast etapist igakülgset ülevaadet.
1. samm: andmete ettevalmistamine
Esimene samm on andmete kogumine ja eeltöötlemine dokumentide klassifitseerimiseks. See hõlmab mitmesuguste dokumentide kogumist, mis hõlmavad soovitud kategooriaid või klasse. Andmed tuleks märgistada, tagades, et iga dokument on seotud õige klassiga. Eeltöötlus hõlmab teksti puhastamist, eemaldades mittevajalikud märgid, muutes selle väiketähtedeks ja muutes teksti sõnadeks või alamsõnadeks. Lisaks saab teksti struktureeritumas vormingus esitamiseks rakendada funktsioonitehnoloogia tehnikaid, nagu TF-IDF või sõna manustamine.
2. samm: graafiku koostamine
Neural Structured Learningis on andmed esitatud graafikustruktuurina, et jäädvustada dokumentide vahelisi seoseid. Graafik on koostatud sarnaste dokumentide ühendamisel nende sisulise sarnasuse alusel. Seda saab saavutada selliste tehnikate abil nagu k-lähimad naabrid (KNN) või koosinussarnasus. Graafik tuleks koostada viisil, mis soodustab ühenduvust sama klassi dokumentide vahel, piirates samas ühendusi erinevate klasside dokumentide vahel.
3. samm: võistlev koolitus
Konkurentsipõhine koolitus on närvisüsteemi struktureeritud õppimise põhikomponent. See aitab mudelil õppida nii märgistatud kui ka märgistamata andmetest, muutes selle töökindlamaks ja üldistatavamaks. Selles etapis õpetatakse mudelit kasutama märgistatud andmeid, häirides samal ajal märgistamata andmeid. Häireid saab sisse viia, rakendades sisendandmetele juhuslikku müra või võistlevaid rünnakuid. Mudel on koolitatud olema nende häirete suhtes vähem tundlik, mis parandab nähtamatute andmete jõudlust.
4. samm: mudeli arhitektuur
Sobiva mudeliarhitektuuri valimine on dokumentide klassifitseerimisel ülioluline. Levinud valikud hõlmavad konvolutsioonilisi närvivõrke (CNN), korduvaid närvivõrke (RNN) või trafomudeleid. Mudel peaks olema kavandatud nii, et see käsitleks graafikupõhiseid andmeid, võttes arvesse dokumentide vahelist ühenduvust. Graafiku struktuuri töötlemiseks ja tähenduslike esituste eraldamiseks kasutatakse sageli graafiku konvolutsioonivõrke (GCN) või graafi tähelepanuvõrke (GAT).
5. samm: koolitus ja hindamine
Kui mudeli arhitektuur on määratletud, on järgmine samm mudeli koolitamine märgistatud andmete abil. Koolitusprotsess hõlmab mudeli parameetrite optimeerimist, kasutades selliseid meetodeid nagu stohhastiline gradient laskumine (SGD) või Adam optimeerija. Koolituse käigus õpib mudel klassifitseerima dokumente nende tunnuste ja graafiku struktuuri jäädvustatud seoste alusel. Pärast koolitust hinnatakse mudelit selle toimivuse mõõtmiseks eraldi testikomplektis. Mudeli tõhususe hindamiseks kasutatakse tavaliselt selliseid hindamismõõdikuid nagu täpsus, täpsus, meeldetuletus ja F1 skoor.
6. samm: peenhäälestus ja hüperparameetrite häälestamine
Mudeli jõudluse edasiseks parandamiseks saab rakendada peenhäälestust. See hõlmab mudeli parameetrite kohandamist, kasutades selliseid tehnikaid nagu ülekandeõpe või õppimiskiiruse ajastamine. Hüperparameetrite häälestamine on samuti ülioluline mudeli jõudluse optimeerimisel. Selliseid parameetreid nagu õppimiskiirus, partii suurus ja reguleerimise tugevus saab häälestada selliste tehnikate abil nagu ruudustikuotsing või juhuslik otsing. See korduv peenhäälestuse ja hüperparameetrite häälestamise protsess aitab saavutada parimat võimalikku jõudlust.
7. samm: järeldus ja juurutamine
Kui mudel on koolitatud ja viimistletud, saab seda kasutada dokumentide klassifitseerimiseks. Mudelisse saab sisestada uusi, seninägematuid dokumente ja see ennustab õpitud mustrite põhjal nende vastavaid klasse. Mudelit saab kasutada erinevates keskkondades, näiteks veebirakendustes, API-des või manussüsteemides, et pakkuda reaalajas dokumentide klassifitseerimise võimalusi.
Neuraalse struktureeritud õppe mudeli loomine dokumentide klassifitseerimiseks hõlmab andmete ettevalmistamist, graafiku koostamist, võistlevat koolitust, mudeli arhitektuuri valikut, koolitust, hindamist, peenhäälestust, hüperparameetrite häälestamist ning lõpuks järeldusi ja juurutamist. Igal etapil on ülioluline roll täpse ja usaldusväärse mudeli koostamisel, mis suudab dokumente tõhusalt klassifitseerida.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/TFF TensorFlow põhialused:
- Kuidas saab manustamiskihti kasutada, et määrata automaatselt õiged teljed sõnade vektoriteks esitamise graafikule?
- Mis on CNN-i maksimaalse ühendamise eesmärk?
- Kuidas rakendatakse konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) funktsioonide eraldamise protsessi kujutise tuvastamisel?
- Kas TensorFlow.js-s töötavate masinõppemudelite jaoks on vaja kasutada asünkroonset õppefunktsiooni?
- Mis on TensorFlow Keras Tokenizer API maksimaalse sõnade arvu parameeter?
- Kas TensorFlow Keras Tokenizer API-t saab kasutada kõige sagedamini esinevate sõnade leidmiseks?
- Mis on TOCO?
- Milline on seos masinõppemudeli mitme ajastu ja mudeli käitamise ennustuse täpsuse vahel?
- Kas TensorFlow neural Structured Learningis pakutav paketinaabrite API loob looduslike graafikute andmetel põhineva täiustatud treeningu andmestiku?
- Mis on TensorFlow neural Structured Learningis paketinaabrite API?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsis