ساختن یک مدل یادگیری ساختاریافته عصبی (NSL) برای طبقهبندی اسناد شامل چندین مرحله است که هر کدام در ساخت یک مدل قوی و دقیق بسیار مهم هستند. در این توضیح، ما با ارائه یک درک جامع از هر مرحله، به فرآیند دقیق ساخت چنین مدلی خواهیم پرداخت.
مرحله 1: آماده سازی داده ها
اولین قدم جمع آوری و پیش پردازش داده ها برای طبقه بندی اسناد است. این شامل جمع آوری مجموعه متنوعی از اسناد است که دسته ها یا طبقات مورد نظر را پوشش می دهد. داده ها باید برچسب گذاری شوند و اطمینان حاصل شود که هر سند با کلاس صحیح مرتبط است. پیش پردازش شامل پاکسازی متن با حذف کاراکترهای غیرضروری، تبدیل آن به حروف کوچک و تبدیل متن به کلمات یا زیرکلمات است. بهعلاوه، تکنیکهای مهندسی ویژگی مانند TF-IDF یا جاسازیهای کلمه را میتوان برای نمایش متن در قالب ساختار یافتهتر به کار برد.
مرحله 2: ساخت نمودار
در یادگیری ساختیافته عصبی، دادهها بهعنوان یک ساختار نمودار نمایش داده میشوند تا روابط بین اسناد را به تصویر بکشند. نمودار با اتصال اسناد مشابه بر اساس شباهت محتوایی آنها ساخته شده است. این را می توان با استفاده از تکنیک هایی مانند k-nearest همسایه (KNN) یا شباهت کسینوس به دست آورد. گراف باید به گونه ای ساخته شود که ارتباط بین اسناد یک کلاس را تقویت کند و در عین حال ارتباطات بین اسناد کلاس های مختلف را محدود کند.
مرحله 3: آموزش خصمانه
آموزش خصمانه یکی از اجزای کلیدی یادگیری ساختاریافته عصبی است. این به مدل کمک می کند تا از داده های برچسب دار و بدون برچسب یاد بگیرد و آن را قوی تر و قابل تعمیم تر می کند. در این مرحله، مدل بر روی داده های برچسب دار آموزش داده می شود و همزمان داده های بدون برچسب را مختل می کند. اغتشاشات را می توان با اعمال نویز تصادفی یا حملات خصمانه به داده های ورودی معرفی کرد. این مدل به گونه ای آموزش داده شده است که نسبت به این آشفتگی ها حساسیت کمتری داشته باشد، که منجر به بهبود عملکرد در داده های دیده نشده می شود.
مرحله 4: معماری مدل
انتخاب یک معماری مدل مناسب برای طبقه بندی اسناد بسیار مهم است. انتخاب های رایج عبارتند از شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)، شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)، یا مدل های ترانسفورماتور. مدل باید به گونه ای طراحی شود که داده های ساختار یافته نمودار را با در نظر گرفتن اتصال بین اسناد مدیریت کند. شبکههای کانولوشنال نمودار (GCN) یا شبکههای توجه گراف (GAT) اغلب برای پردازش ساختار نمودار و استخراج نمایشهای معنادار استفاده میشوند.
مرحله 5: آموزش و ارزیابی
هنگامی که معماری مدل تعریف شد، مرحله بعدی آموزش مدل با استفاده از داده های برچسب گذاری شده است. فرآیند آموزش شامل بهینه سازی پارامترهای مدل با استفاده از تکنیک هایی مانند نزول گرادیان تصادفی (SGD) یا بهینه ساز آدام است. در طول آموزش، مدل یاد می گیرد که اسناد را بر اساس ویژگی های آنها و روابط ثبت شده در ساختار نمودار طبقه بندی کند. پس از آموزش، مدل در یک مجموعه تست جداگانه ارزیابی می شود تا عملکرد آن اندازه گیری شود. معیارهای ارزیابی مانند دقت، دقت، یادآوری و امتیاز F1 معمولاً برای ارزیابی اثربخشی مدل استفاده میشوند.
مرحله 6: تنظیم دقیق و تنظیم فراپارامتر
برای بهبود بیشتر عملکرد مدل، می توان از تنظیم دقیق استفاده کرد. این شامل تنظیم پارامترهای مدل با استفاده از تکنیکهایی مانند یادگیری انتقال یا زمانبندی نرخ یادگیری است. تنظیم فراپارامتر نیز در بهینه سازی عملکرد مدل بسیار مهم است. پارامترهایی مانند نرخ یادگیری، اندازه دستهای و قدرت منظمسازی را میتوان با استفاده از تکنیکهایی مانند جستجوی شبکهای یا جستجوی تصادفی تنظیم کرد. این فرآیند تکراری تنظیم دقیق و تنظیم هایپرپارامتر به دستیابی به بهترین عملکرد ممکن کمک می کند.
مرحله 7: استنتاج و استقرار
پس از آموزش و تنظیم دقیق مدل، می توان از آن برای کارهای طبقه بندی اسناد استفاده کرد. اسناد جدید و نادیده را می توان به مدل وارد کرد و کلاس های مربوطه خود را بر اساس الگوهای آموخته شده پیش بینی می کند. این مدل میتواند در محیطهای مختلفی مانند برنامههای کاربردی وب، APIها یا سیستمهای تعبیهشده برای ارائه قابلیتهای طبقهبندی اسناد بلادرنگ مستقر شود.
ساختن یک مدل یادگیری ساختاریافته عصبی برای طبقهبندی اسناد شامل آمادهسازی دادهها، ساخت نمودار، آموزش رقیب، انتخاب معماری مدل، آموزش، ارزیابی، تنظیم دقیق، تنظیم فراپارامتر و در نهایت استنتاج و استقرار است. هر مرحله نقش مهمی در ساخت یک مدل دقیق و قوی ایفا می کند که می تواند به طور موثر اسناد را طبقه بندی کند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد اصول EITC/AI/TFF TensorFlow:
- چگونه می توان از یک لایه جاسازی برای اختصاص خودکار محورهای مناسب برای نمودار نمایش کلمات به عنوان بردار استفاده کرد؟
- هدف از تجمع حداکثری در CNN چیست؟
- فرآیند استخراج ویژگی در یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چگونه برای تشخیص تصویر اعمال می شود؟
- آیا استفاده از تابع یادگیری ناهمزمان برای مدل های یادگیری ماشینی که در TensorFlow.js اجرا می شوند ضروری است؟
- پارامتر حداکثر تعداد کلمات TensorFlow Keras Tokenizer API چیست؟
- آیا می توان از TensorFlow Keras Tokenizer API برای یافتن بیشترین کلمات استفاده کرد؟
- TOCO چیست؟
- رابطه بین تعدادی از دورهها در یک مدل یادگیری ماشینی و دقت پیشبینی از اجرای مدل چیست؟
- آیا بسته همسایه API در Neural Structured Learning TensorFlow یک مجموعه آموزشی تقویت شده بر اساس داده های نمودار طبیعی تولید می کند؟
- بسته همسایه API در یادگیری ساختار عصبی تنسورفلو چیست؟
سوالات و پاسخ های بیشتر را در EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals مشاهده کنید