La costruzione di un modello di apprendimento strutturato neurale (NSL) per la classificazione dei documenti comporta diversi passaggi, ciascuno cruciale nella costruzione di un modello robusto e accurato. In questa spiegazione, approfondiremo il processo dettagliato di costruzione di tale modello, fornendo una comprensione completa di ogni passaggio.
Passaggio 1: preparazione dei dati
Il primo passaggio consiste nel raccogliere e preelaborare i dati per la classificazione dei documenti. Ciò include la raccolta di una serie diversificata di documenti che coprono le categorie o le classi desiderate. I dati dovrebbero essere etichettati, assicurando che ogni documento sia associato alla classe corretta. La preelaborazione implica la pulizia del testo rimuovendo i caratteri non necessari, convertendolo in minuscolo e tokenizzando il testo in parole o sottoparole. Inoltre, è possibile applicare tecniche di ingegneria delle funzionalità come TF-IDF o incorporamenti di parole per rappresentare il testo in un formato più strutturato.
Passaggio 2: costruzione del grafico
In Neural Structured Learning, i dati sono rappresentati come una struttura grafica per catturare le relazioni tra i documenti. Il grafico è costruito collegando documenti simili in base alla loro somiglianza di contenuto. Ciò può essere ottenuto utilizzando tecniche come i k-nearest neighbors (KNN) o la somiglianza del coseno. Il grafico dovrebbe essere costruito in modo da promuovere la connettività tra documenti della stessa classe limitando le connessioni tra documenti di classi diverse.
Passaggio 3: addestramento in contraddittorio
L'adversarial training è una componente chiave dell'apprendimento strutturato neurale. Aiuta il modello ad apprendere sia dai dati etichettati che da quelli non etichettati, rendendolo più robusto e generalizzabile. In questa fase, il modello viene addestrato sui dati etichettati mentre contemporaneamente perturba i dati non etichettati. Le perturbazioni possono essere introdotte applicando rumore casuale o attacchi contraddittori ai dati di input. Il modello viene addestrato per essere meno sensibile a queste perturbazioni, portando a prestazioni migliori su dati invisibili.
Passaggio 4: architettura del modello
La scelta di un'architettura del modello appropriata è fondamentale per la classificazione dei documenti. Le scelte comuni includono reti neurali convoluzionali (CNN), reti neurali ricorrenti (RNN) o modelli di trasformatori. Il modello dovrebbe essere progettato per gestire i dati strutturati a grafo, tenendo conto della connettività tra i documenti. Le reti convoluzionali del grafico (GCN) o le reti di attenzione del grafico (GAT) vengono spesso utilizzate per elaborare la struttura del grafico ed estrarre rappresentazioni significative.
Fase 5: formazione e valutazione
Una volta definita l'architettura del modello, il passaggio successivo consiste nell'addestrare il modello utilizzando i dati etichettati. Il processo di addestramento comporta l'ottimizzazione dei parametri del modello utilizzando tecniche come la discesa del gradiente stocastico (SGD) o l'ottimizzatore di Adam. Durante l'addestramento, il modello impara a classificare i documenti in base alle loro caratteristiche e alle relazioni acquisite nella struttura del grafico. Dopo l'addestramento, il modello viene valutato su un set di test separato per misurarne le prestazioni. Le metriche di valutazione come accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1 sono comunemente utilizzate per valutare l'efficacia del modello.
Passaggio 6: Ottimizzazione fine e ottimizzazione degli iperparametri
Per migliorare ulteriormente le prestazioni del modello, è possibile applicare la messa a punto. Ciò comporta la regolazione dei parametri del modello utilizzando tecniche come l'apprendimento di trasferimento o la pianificazione del tasso di apprendimento. Anche l'ottimizzazione degli iperparametri è fondamentale per ottimizzare le prestazioni del modello. Parametri come il tasso di apprendimento, la dimensione del batch e la forza di regolarizzazione possono essere regolati utilizzando tecniche come la ricerca a griglia o la ricerca casuale. Questo processo iterativo di messa a punto e messa a punto degli iperparametri consente di ottenere le migliori prestazioni possibili.
Passaggio 7: inferenza e distribuzione
Una volta che il modello è stato addestrato e messo a punto, può essere utilizzato per le attività di classificazione dei documenti. Nuovi documenti invisibili possono essere inseriti nel modello e prevederà le rispettive classi in base ai modelli appresi. Il modello può essere implementato in vari ambienti, come applicazioni Web, API o sistemi integrati, per fornire funzionalità di classificazione dei documenti in tempo reale.
La creazione di un modello di apprendimento strutturato neurale per la classificazione dei documenti comporta la preparazione dei dati, la costruzione di grafici, l'addestramento del contraddittorio, la selezione dell'architettura del modello, l'addestramento, la valutazione, la messa a punto, l'ottimizzazione degli iperparametri e, infine, l'inferenza e la distribuzione. Ogni passaggio gioca un ruolo cruciale nella costruzione di un modello accurato e robusto in grado di classificare efficacemente i documenti.
Altre domande e risposte recenti riguardanti EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Come si può utilizzare un livello di incorporamento per assegnare automaticamente gli assi appropriati per un grafico di rappresentazione delle parole come vettori?
- Qual è lo scopo del max pooling in una CNN?
- Come viene applicato il processo di estrazione delle caratteristiche in una rete neurale convoluzionale (CNN) al riconoscimento delle immagini?
- È necessario utilizzare una funzione di apprendimento asincrono per i modelli di machine learning in esecuzione in TensorFlow.js?
- Qual è il parametro del numero massimo di parole dell'API TensorFlow Keras Tokenizer?
- L'API TensorFlow Keras Tokenizer può essere utilizzata per trovare le parole più frequenti?
- Cos'è il TOCO?
- Qual è la relazione tra un numero di epoche in un modello di machine learning e l'accuratezza della previsione derivante dall'esecuzione del modello?
- L'API pack neighbors nell'apprendimento strutturato neurale di TensorFlow produce un set di dati di addestramento aumentato basato su dati grafici naturali?
- Cos'è l'API pack neighbors nell'apprendimento strutturato neurale di TensorFlow?
Visualizza altre domande e risposte in EITC/AI/TFF Fondamenti di TensorFlow