Att bygga en Neural Structured Learning-modell (NSL) för dokumentklassificering innefattar flera steg, var och en avgörande för att konstruera en robust och korrekt modell. I den här förklaringen kommer vi att fördjupa oss i den detaljerade processen för att bygga en sådan modell, vilket ger en omfattande förståelse för varje steg.
Steg 1: Dataförberedelse
Det första steget är att samla in och förbehandla data för dokumentklassificering. Detta inkluderar att samla in en mängd olika dokument som täcker de önskade kategorierna eller klasserna. Data bör märkas, vilket säkerställer att varje dokument är associerat med rätt klass. Förbearbetning innebär att texten rengörs genom att ta bort onödiga tecken, konvertera den till gemener och tokenisera texten till ord eller underord. Dessutom kan funktionstekniker som TF-IDF eller ordinbäddningar användas för att representera texten i ett mer strukturerat format.
Steg 2: Grafkonstruktion
I Neural Structured Learning representeras data som en grafstruktur för att fånga relationerna mellan dokument. Grafen är konstruerad genom att koppla ihop liknande dokument baserat på deras innehållslikhet. Detta kan uppnås genom att använda tekniker som k-nearest neighbors (KNN) eller cosinuslikhet. Grafen bör konstrueras på ett sätt som främjar koppling mellan dokument av samma klass samtidigt som kopplingar mellan dokument av olika klasser begränsas.
Steg 3: Motståndsutbildning
Motstridig träning är en nyckelkomponent i neuralt strukturerat lärande. Det hjälper modellen att lära av både märkta och omärkta data, vilket gör den mer robust och generaliserbar. I detta steg tränas modellen på den märkta datan samtidigt som den stör den omärkta datan. Störningar kan introduceras genom att applicera slumpmässigt brus eller motstridiga attacker på indata. Modellen är tränad att vara mindre känslig för dessa störningar, vilket leder till förbättrad prestanda på osynliga data.
Steg 4: Modellarkitektur
Att välja en lämplig modellarkitektur är avgörande för dokumentklassificering. Vanliga val inkluderar konvolutionella neurala nätverk (CNN), återkommande neurala nätverk (RNN) eller transformatormodeller. Modellen bör utformas för att hantera grafstrukturerad data, med hänsyn till kopplingen mellan dokument. Graph Convolutional Networks (GCN) eller Graph Attention Networks (GAT) används ofta för att bearbeta grafstrukturen och extrahera meningsfulla representationer.
Steg 5: Utbildning och utvärdering
När modellarkitekturen väl är definierad är nästa steg att träna modellen med hjälp av märkta data. Träningsprocessen innebär att optimera modellens parametrar med hjälp av tekniker som stokastisk gradientnedstigning (SGD) eller Adam optimizer. Under utbildningen lär sig modellen att klassificera dokument baserat på deras egenskaper och de relationer som fångas i grafstrukturen. Efter träning utvärderas modellen på ett separat testset för att mäta dess prestanda. Utvärderingsmått som noggrannhet, precision, återkallelse och F1-poäng används ofta för att bedöma modellens effektivitet.
Steg 6: Finjustering och hyperparameterjustering
För att ytterligare förbättra modellens prestanda kan finjustering tillämpas. Detta innebär att justera modellens parametrar med hjälp av tekniker som överföringsinlärning eller schemaläggning av inlärningshastighet. Hyperparameterjustering är också avgörande för att optimera modellens prestanda. Parametrar som inlärningshastighet, batchstorlek och regleringsstyrka kan ställas in med hjälp av tekniker som rutnätssökning eller slumpmässig sökning. Denna iterativa process med finjustering och hyperparameterjustering hjälper till att uppnå bästa möjliga prestanda.
Steg 7: Slutledning och distribution
När modellen är tränad och finjusterad kan den användas för dokumentklassificeringsuppgifter. Nya, osynliga dokument kan matas in i modellen, och den kommer att förutsäga sina respektive klasser baserat på de inlärda mönstren. Modellen kan distribueras i olika miljöer, såsom webbapplikationer, API:er eller inbyggda system, för att ge dokumentklassificering i realtid.
Att bygga en neural strukturerad inlärningsmodell för dokumentklassificering involverar dataförberedelse, grafkonstruktion, kontradiktorisk utbildning, val av modellarkitektur, utbildning, utvärdering, finjustering, hyperparameterjustering och slutligen slutledning och implementering. Varje steg spelar en avgörande roll för att konstruera en korrekt och robust modell som effektivt kan klassificera dokument.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hur kan man använda ett inbäddningslager för att automatiskt tilldela korrekta axlar för en plot av representation av ord som vektorer?
- Vad är syftet med maximal pooling i ett CNN?
- Hur tillämpas funktionsextraktionsprocessen i ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för bildigenkänning?
- Är det nödvändigt att använda en asynkron inlärningsfunktion för maskininlärningsmodeller som körs i TensorFlow.js?
- Vad är TensorFlow Keras Tokenizer API:s maximala antal ord parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API användas för att hitta de vanligaste orden?
- Vad är TOCO?
- Vilket är förhållandet mellan ett antal epoker i en maskininlärningsmodell och noggrannheten av förutsägelse från att köra modellen?
- Ger pack grannarnas API i Neural Structured Learning av TensorFlow en utökad träningsdatauppsättning baserad på naturliga grafdata?
- Vad är pack grann-APIet i Neural Structured Learning av TensorFlow?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals