La construcció d'un model d'aprenentatge estructurat neuronal (NSL) per a la classificació de documents implica diversos passos, cadascun d'ells crucial per construir un model robust i precís. En aquesta explicació, aprofundirem en el procés detallat de construcció d'aquest model, proporcionant una comprensió completa de cada pas.
Pas 1: Preparació de les dades
El primer pas és reunir i preprocessar les dades per a la classificació del document. Això inclou recollir un conjunt divers de documents que cobreixen les categories o classes desitjades. Les dades s'han d'etiquetar, assegurant que cada document està associat a la classe correcta. El preprocessament implica netejar el text eliminant caràcters innecessaris, convertint-lo en minúscules i tokenitzant el text en paraules o subparaules. A més, es poden aplicar tècniques d'enginyeria de característiques com ara TF-IDF o incrustacions de paraules per representar el text en un format més estructurat.
Pas 2: Construcció de gràfics
A l'aprenentatge estructurat neuronal, les dades es representen com una estructura gràfica per capturar les relacions entre documents. El gràfic es construeix connectant documents similars en funció de la seva similitud de contingut. Això es pot aconseguir utilitzant tècniques com els k-nearest neighbors (KNN) o la similitud del cosinus. El gràfic s'ha de construir de manera que promogui la connectivitat entre documents de la mateixa classe alhora que es limiti les connexions entre documents de diferents classes.
Pas 3: entrenament adversari
L'entrenament adversari és un component clau de l'aprenentatge estructurat neuronal. Ajuda al model a aprendre tant de les dades etiquetades com de les no etiquetades, fent-lo més robust i generalitzable. En aquest pas, el model s'entrena amb les dades etiquetades alhora que pertorba les dades no etiquetades. Les perturbacions es poden introduir aplicant sorolls aleatoris o atacs adversaris a les dades d'entrada. El model està entrenat per ser menys sensible a aquestes pertorbacions, la qual cosa condueix a un millor rendiment en dades no vistes.
Pas 4: Model d'Arquitectura
L'elecció d'una arquitectura de model adequada és crucial per a la classificació de documents. Les opcions habituals inclouen xarxes neuronals convolucionals (CNN), xarxes neuronals recurrents (RNN) o models de transformadors. El model s'ha de dissenyar per gestionar les dades estructurades en gràfics, tenint en compte la connectivitat entre documents. Les xarxes convolucionals de gràfics (GCN) o les xarxes d'atenció de gràfics (GAT) s'utilitzen sovint per processar l'estructura del gràfic i extreure representacions significatives.
Pas 5: Formació i avaluació
Un cop definida l'arquitectura del model, el següent pas és entrenar el model utilitzant les dades etiquetades. El procés d'entrenament consisteix a optimitzar els paràmetres del model mitjançant tècniques com ara el descens de gradient estocàstic (SGD) o l'optimitzador Adam. Durant la formació, el model aprèn a classificar documents en funció de les seves característiques i de les relacions capturades a l'estructura del gràfic. Després de l'entrenament, el model s'avalua en un conjunt de proves independent per mesurar-ne el rendiment. Les mètriques d'avaluació com ara la precisió, la precisió, la memòria i la puntuació F1 s'utilitzen habitualment per avaluar l'eficàcia del model.
Pas 6: Afinació fina i Afinació d'hiperparàmetres
Per millorar encara més el rendiment del model, es pot aplicar un ajustament fi. Això implica ajustar els paràmetres del model mitjançant tècniques com ara l'aprenentatge de transferència o la programació de la velocitat d'aprenentatge. L'ajustament dels hiperparàmetres també és crucial per optimitzar el rendiment del model. Els paràmetres com ara la taxa d'aprenentatge, la mida del lot i la força de regularització es poden ajustar mitjançant tècniques com la cerca en quadrícula o la cerca aleatòria. Aquest procés iteratiu de sintonització fina i hiperparàmetre ajuda a aconseguir el millor rendiment possible.
Pas 7: inferència i desplegament
Un cop entrenat i ajustat el model, es pot utilitzar per a tasques de classificació de documents. Es poden introduir documents nous i no vists al model, i predirà les seves classes respectives en funció dels patrons apresos. El model es pot desplegar en diversos entorns, com ara aplicacions web, API o sistemes incrustats, per proporcionar capacitats de classificació de documents en temps real.
La construcció d'un model d'aprenentatge estructurat neuronal per a la classificació de documents implica la preparació de dades, la construcció de gràfics, l'entrenament de la confrontació, la selecció de l'arquitectura del model, la formació, l'avaluació, l'ajustament, l'ajustament d'hiperparàmetres i, finalment, la inferència i el desplegament. Cada pas té un paper crucial en la construcció d'un model precís i robust que pugui classificar els documents de manera eficaç.
Altres preguntes i respostes recents sobre Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF:
- Com es pot utilitzar una capa d'incrustació per assignar automàticament eixos adequats per a una trama de representació de paraules com a vectors?
- Quin és l'objectiu de la agrupació màxima en una CNN?
- Com s'aplica el procés d'extracció de característiques en una xarxa neuronal convolucional (CNN) al reconeixement d'imatges?
- És necessari utilitzar una funció d'aprenentatge asíncrona per als models d'aprenentatge automàtic que s'executen a TensorFlow.js?
- Quin és el paràmetre del nombre màxim de paraules de l'API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Es pot utilitzar l'API TensorFlow Keras Tokenizer per trobar les paraules més freqüents?
- Què és TOCO?
- Quina relació hi ha entre diverses èpoques en un model d'aprenentatge automàtic i la precisió de la predicció a partir de l'execució del model?
- L'API de pack neighbors a Neural Structured Learning de TensorFlow produeix un conjunt de dades d'entrenament augmentat basat en dades de gràfics naturals?
- Què és l'API pack neighbors en Neural Structured Learning de TensorFlow?
Vegeu més preguntes i respostes a EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals