Opbygning af en neural struktureret læringsmodel (NSL) til dokumentklassificering involverer flere trin, der hver især er afgørende for at konstruere en robust og nøjagtig model. I denne forklaring vil vi dykke ned i den detaljerede proces med at bygge en sådan model, hvilket giver en omfattende forståelse af hvert trin.
Trin 1: Dataforberedelse
Det første trin er at indsamle og forbehandle dataene til dokumentklassificering. Dette omfatter indsamling af et mangfoldigt sæt dokumenter, der dækker de ønskede kategorier eller klasser. Dataene skal mærkes, så det sikres, at hvert dokument er knyttet til den korrekte klasse. Forbehandling involverer at rense teksten ved at fjerne unødvendige tegn, konvertere den til små bogstaver og tokenisere teksten til ord eller underord. Derudover kan feature engineering-teknikker såsom TF-IDF eller ordindlejringer anvendes til at repræsentere teksten i et mere struktureret format.
Trin 2: Grafkonstruktion
I Neural Structured Learning er dataene repræsenteret som en grafstruktur for at fange relationerne mellem dokumenter. Grafen er konstrueret ved at forbinde lignende dokumenter baseret på deres indholdslighed. Dette kan opnås ved at bruge teknikker som k-nearest neighbours (KNN) eller cosinus-lighed. Grafen skal være konstrueret på en måde, der fremmer forbindelse mellem dokumenter af samme klasse, mens den begrænser forbindelser mellem dokumenter af forskellige klasser.
Trin 3: Modstridende træning
Modstridende træning er en nøglekomponent i neural struktureret læring. Det hjælper modellen med at lære af både mærkede og umærkede data, hvilket gør den mere robust og generaliserbar. I dette trin trænes modellen på de mærkede data, mens den samtidig forstyrrer de umærkede data. Forstyrrelser kan indføres ved at anvende tilfældig støj eller modstridende angreb på inputdataene. Modellen er trænet til at være mindre følsom over for disse forstyrrelser, hvilket fører til forbedret ydeevne på usete data.
Trin 4: Modelarkitektur
Valg af en passende modelarkitektur er afgørende for dokumentklassificering. Fælles valg omfatter foldningsneurale netværk (CNN'er), tilbagevendende neurale netværk (RNN'er) eller transformatormodeller. Modellen bør designes til at håndtere de grafstrukturerede data under hensyntagen til sammenhængen mellem dokumenter. Graph Convolutional Networks (GCN'er) eller Graph Attention Networks (GAT'er) bruges ofte til at behandle grafstrukturen og udtrække meningsfulde repræsentationer.
Trin 5: Træning og evaluering
Når modelarkitekturen er defineret, er næste trin at træne modellen ved hjælp af de mærkede data. Træningsprocessen involverer optimering af modellens parametre ved hjælp af teknikker som stokastisk gradientnedstigning (SGD) eller Adam optimizer. Under træningen lærer modellen at klassificere dokumenter baseret på deres funktioner og de sammenhænge, der er fanget i grafstrukturen. Efter træning evalueres modellen på et separat testsæt for at måle dens ydeevne. Evalueringsmålinger såsom nøjagtighed, præcision, genkaldelse og F1-score bruges almindeligvis til at vurdere modellens effektivitet.
Trin 6: Finjustering og Hyperparameter Tuning
For yderligere at forbedre modellens ydeevne kan finjustering anvendes. Dette involverer justering af modellens parametre ved hjælp af teknikker som transfer learning eller planlægning af læringshastighed. Hyperparameter tuning er også afgørende for at optimere modellens ydeevne. Parametre såsom indlæringshastighed, batchstørrelse og regulariseringsstyrke kan indstilles ved hjælp af teknikker som gittersøgning eller tilfældig søgning. Denne iterative proces med finjustering og hyperparameterjustering hjælper med at opnå den bedst mulige ydeevne.
Trin 7: Inferens og implementering
Når modellen er trænet og finjusteret, kan den bruges til dokumentklassificeringsopgaver. Nye, usete dokumenter kan indføres i modellen, og den vil forudsige deres respektive klasser baseret på de lærte mønstre. Modellen kan implementeres i forskellige miljøer, såsom webapplikationer, API'er eller indlejrede systemer, for at give mulighed for real-time dokumentklassificering.
Opbygning af en neural struktureret læringsmodel til dokumentklassificering involverer dataforberedelse, grafkonstruktion, kontradiktorisk træning, valg af modelarkitektur, træning, evaluering, finjustering, justering af hyperparameter og endelig inferens og implementering. Hvert trin spiller en afgørende rolle i at konstruere en nøjagtig og robust model, der effektivt kan klassificere dokumenter.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hvordan kan man bruge et indlejringslag til automatisk at tildele korrekte akser til et plot af repræsentation af ord som vektorer?
- Hvad er formålet med maksimal pooling i et CNN?
- Hvordan anvendes funktionsudtrækningsprocessen i et konvolutionelt neuralt netværk (CNN) til billedgenkendelse?
- Er det nødvendigt at bruge en asynkron indlæringsfunktion til maskinlæringsmodeller, der kører i TensorFlow.js?
- Hvad er TensorFlow Keras Tokenizer API's maksimale antal ord parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API bruges til at finde de mest hyppige ord?
- Hvad er TOCO?
- Hvad er forholdet mellem et antal epoker i en maskinlæringsmodel og nøjagtigheden af forudsigelse ved at køre modellen?
- Producerer pakkens nabo-API i Neural Structured Learning af TensorFlow et udvidet træningsdatasæt baseret på naturlige grafdata?
- Hvad er pack neighbours API i Neural Structured Learning af TensorFlow?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals