Изграждането на модел на невронно структурирано обучение (NSL) за класифициране на документи включва няколко стъпки, всяка от които е от решаващо значение за конструирането на стабилен и точен модел. В това обяснение ще се задълбочим в подробния процес на изграждане на такъв модел, предоставяйки цялостно разбиране на всяка стъпка.
Стъпка 1: Подготовка на данните
Първата стъпка е да се съберат и обработят предварително данните за класифициране на документи. Това включва събиране на разнообразен набор от документи, които покриват желаните категории или класове. Данните трябва да бъдат етикетирани, като се гарантира, че всеки документ е свързан с правилния клас. Предварителната обработка включва почистване на текста чрез премахване на ненужните знаци, преобразуването му в малки букви и токенизиране на текста в думи или поддуми. Освен това могат да се прилагат техники за инженеринг на функции като TF-IDF или вграждане на думи, за да се представи текстът в по-структуриран формат.
Стъпка 2: Изграждане на графика
В Neural Structured Learning данните се представят като графична структура за улавяне на връзките между документите. Графиката се изгражда чрез свързване на подобни документи въз основа на сходството на тяхното съдържание. Това може да се постигне чрез използване на техники като k-най-близки съседи (KNN) или косинусово сходство. Графиката трябва да бъде изградена по начин, който насърчава свързаността между документи от един и същи клас, като същевременно ограничава връзките между документи от различни класове.
Стъпка 3: Състезателно обучение
Състезателното обучение е ключов компонент на невронно структурираното обучение. Той помага на модела да се учи от етикетирани и немаркирани данни, което го прави по-стабилен и обобщаващ. В тази стъпка моделът се обучава върху етикетираните данни, като едновременно с това се нарушават немаркираните данни. Смущения могат да бъдат въведени чрез прилагане на произволен шум или противопоставящи се атаки към входните данни. Моделът е обучен да бъде по-малко чувствителен към тези смущения, което води до подобрена производителност при невидими данни.
Стъпка 4: Архитектура на модела
Изборът на подходяща архитектура на модела е от решаващо значение за класифицирането на документи. Обичайните избори включват конволюционни невронни мрежи (CNN), повтарящи се невронни мрежи (RNN) или трансформаторни модели. Моделът трябва да бъде проектиран да обработва графично структурираните данни, като се вземе предвид свързаността между документите. Графични конволюционни мрежи (GCNs) или мрежи за внимание на графики (GATs) често се използват за обработка на графичната структура и извличане на смислени представяния.
Стъпка 5: Обучение и оценка
След като архитектурата на модела е дефинирана, следващата стъпка е да обучите модела с помощта на етикетираните данни. Процесът на обучение включва оптимизиране на параметрите на модела с помощта на техники като стохастичен градиентен спускане (SGD) или оптимизатор на Адам. По време на обучението моделът се научава да класифицира документи въз основа на техните характеристики и връзките, уловени в структурата на графиката. След обучение моделът се оценява на отделен набор от тестове, за да се измери неговата производителност. Показатели за оценка като точност, прецизност, припомняне и F1 резултат обикновено се използват за оценка на ефективността на модела.
Стъпка 6: Фина настройка и хиперпараметрична настройка
За допълнително подобряване на производителността на модела може да се приложи фина настройка. Това включва коригиране на параметрите на модела с помощта на техники като трансфер на обучение или планиране на скоростта на обучение. Хиперпараметричната настройка също е от решаващо значение за оптимизиране на производителността на модела. Параметри като скорост на обучение, размер на партидата и сила на регулиране могат да бъдат настроени с помощта на техники като търсене в мрежа или произволно търсене. Този итеративен процес на фина настройка и хиперпараметрична настройка помага за постигане на възможно най-добра производителност.
Стъпка 7: Извод и внедряване
След като моделът бъде обучен и фино настроен, той може да се използва за задачи за класификация на документи. Нови, невиждани документи могат да бъдат въведени в модела и той ще предвиди съответните им класове въз основа на научените модели. Моделът може да бъде разгърнат в различни среди, като например уеб приложения, API или вградени системи, за да предостави възможности за класификация на документи в реално време.
Изграждането на модел на невронно структурирано обучение за класификация на документи включва подготовка на данни, изграждане на графики, състезателно обучение, избор на архитектура на модела, обучение, оценка, фина настройка, настройка на хиперпараметри и накрая, извод и внедряване. Всяка стъпка играе решаваща роля в конструирането на точен и надежден модел, който може ефективно да класифицира документи.
Други скорошни въпроси и отговори относно Основи на EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Как може да се използва слой за вграждане, за да се присвоят автоматично правилни оси за диаграма на представяне на думи като вектори?
- Каква е целта на максималното обединяване в CNN?
- Как се прилага процесът на извличане на характеристики в конволюционна невронна мрежа (CNN) за разпознаване на изображения?
- Необходимо ли е да се използва функция за асинхронно обучение за модели за машинно обучение, работещи в TensorFlow.js?
- Какъв е параметърът за максимален брой думи на TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Може ли API на TensorFlow Keras Tokenizer да се използва за намиране на най-често срещаните думи?
- Какво е TOCO?
- Каква е връзката между редица епохи в модел на машинно обучение и точността на прогнозата от изпълнението на модела?
- Приложният програмен интерфейс (API) за съседи на пакета в Neural Structured Learning на TensorFlow създава ли разширен набор от данни за обучение въз основа на естествени графични данни?
- Какво представлява API за съседи на пакета в невронно структурирано обучение на TensorFlow?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals