Ang pagbuo ng isang Neural Structured Learning (NSL) na modelo para sa pag-uuri ng dokumento ay nagsasangkot ng ilang hakbang, bawat isa ay mahalaga sa pagbuo ng isang matatag at tumpak na modelo. Sa paliwanag na ito, susuriin natin ang detalyadong proseso ng pagbuo ng naturang modelo, na nagbibigay ng komprehensibong pag-unawa sa bawat hakbang.
Hakbang 1: Paghahanda ng Data
Ang unang hakbang ay ang pangangalap at preprocess ng data para sa pag-uuri ng dokumento. Kabilang dito ang pagkolekta ng magkakaibang hanay ng mga dokumento na sumasaklaw sa mga gustong kategorya o klase. Ang data ay dapat na may label, na tinitiyak na ang bawat dokumento ay nauugnay sa tamang klase. Kasama sa preprocessing ang paglilinis ng text sa pamamagitan ng pag-alis ng mga hindi kinakailangang character, pag-convert nito sa lowercase, at pag-tokenize ng text sa mga salita o subword. Bukod pa rito, maaaring ilapat ang mga feature engineering technique gaya ng TF-IDF o mga word embedding upang kumatawan sa text sa mas structured na format.
Hakbang 2: Paggawa ng Graph
Sa Neural Structured Learning, ang data ay kinakatawan bilang isang istraktura ng graph upang makuha ang mga ugnayan sa pagitan ng mga dokumento. Ang graph ay binuo sa pamamagitan ng pagkonekta ng mga katulad na dokumento batay sa kanilang pagkakatulad ng nilalaman. Ito ay maaaring makamit sa pamamagitan ng paggamit ng mga diskarte tulad ng k-nerest neighbors (KNN) o cosine similarity. Ang graph ay dapat na binuo sa isang paraan na nagpo-promote ng koneksyon sa pagitan ng mga dokumento ng parehong klase habang nililimitahan ang mga koneksyon sa pagitan ng mga dokumento ng iba't ibang klase.
Hakbang 3: Adversarial Training
Ang adversarial na pagsasanay ay isang mahalagang bahagi ng Neural Structured Learning. Tinutulungan nito ang modelo na matuto mula sa parehong may label at walang label na data, na ginagawa itong mas matatag at pangkalahatan. Sa hakbang na ito, ang modelo ay sinanay sa may label na data habang sabay na binabagabag ang walang label na data. Ang mga perturbation ay maaaring ipakilala sa pamamagitan ng paglalapat ng random na ingay o adversarial attacks sa input data. Ang modelo ay sinanay na hindi gaanong sensitibo sa mga kaguluhang ito, na humahantong sa pinahusay na pagganap sa hindi nakikitang data.
Hakbang 4: Arkitektura ng Modelo
Ang pagpili ng naaangkop na arkitektura ng modelo ay mahalaga para sa pag-uuri ng dokumento. Kasama sa mga karaniwang pagpipilian ang convolutional neural network (CNNs), recurrent neural network (RNNs), o transformer models. Ang modelo ay dapat na idinisenyo upang mahawakan ang graph-structured data, isinasaalang-alang ang pagkakakonekta sa pagitan ng mga dokumento. Ang mga graph convolutional network (GCNs) o graph attention network (GATs) ay kadalasang ginagamit upang iproseso ang istraktura ng graph at kunin ang mga makabuluhang representasyon.
Hakbang 5: Pagsasanay at Pagsusuri
Kapag natukoy na ang arkitektura ng modelo, ang susunod na hakbang ay sanayin ang modelo gamit ang may label na data. Kasama sa proseso ng pagsasanay ang pag-optimize sa mga parameter ng modelo gamit ang mga diskarte tulad ng stochastic gradient descent (SGD) o Adam optimizer. Sa panahon ng pagsasanay, natututo ang modelo na uriin ang mga dokumento batay sa kanilang mga tampok at ang mga ugnayang nakuha sa istraktura ng graph. Pagkatapos ng pagsasanay, sinusuri ang modelo sa isang hiwalay na hanay ng pagsubok upang sukatin ang pagganap nito. Karaniwang ginagamit ang mga sukatan ng pagsusuri gaya ng katumpakan, katumpakan, recall, at F1 para masuri ang pagiging epektibo ng modelo.
Hakbang 6: Fine-tuning at Hyperparameter Tuning
Upang higit pang mapabuti ang pagganap ng modelo, maaaring ilapat ang fine-tuning. Kabilang dito ang pagsasaayos ng mga parameter ng modelo gamit ang mga diskarte tulad ng paglipat ng pag-aaral o pag-iskedyul ng rate ng pag-aaral. Ang hyperparameter tuning ay mahalaga din sa pag-optimize ng performance ng modelo. Ang mga parameter gaya ng rate ng pagkatuto, laki ng batch, at lakas ng regularization ay maaaring ibagay gamit ang mga diskarte tulad ng paghahanap sa grid o random na paghahanap. Ang umuulit na prosesong ito ng fine-tuning at hyperparameter tuning ay nakakatulong sa pagkamit ng pinakamahusay na posibleng pagganap.
Hakbang 7: Hinuha at Deployment
Kapag ang modelo ay nasanay at naayos na, maaari itong magamit para sa mga gawain sa pag-uuri ng dokumento. Ang mga bago, hindi nakikitang mga dokumento ay maaaring ipasok sa modelo, at huhulaan nito ang kani-kanilang mga klase batay sa mga natutunang pattern. Maaaring i-deploy ang modelo sa iba't ibang kapaligiran, tulad ng mga web application, API, o mga naka-embed na system, upang magbigay ng mga real-time na kakayahan sa pag-uuri ng dokumento.
Ang pagbuo ng Neural Structured Learning na modelo para sa pag-uuri ng dokumento ay nagsasangkot ng paghahanda ng data, pagbuo ng graph, adversarial na pagsasanay, pagpili ng arkitektura ng modelo, pagsasanay, pagsusuri, fine-tuning, hyperparameter tuning, at panghuli, inference at deployment. Ang bawat hakbang ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagbuo ng isang tumpak at matatag na modelo na maaaring epektibong mag-uri-uriin ang mga dokumento.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Paano magagamit ng isang tao ang isang layer ng pag-embed upang awtomatikong magtalaga ng mga wastong axes para sa isang plot ng representasyon ng mga salita bilang mga vector?
- Ano ang layunin ng max pooling sa isang CNN?
- Paano inilalapat ang proseso ng pagkuha ng tampok sa isang convolutional neural network (CNN) sa pagkilala ng imahe?
- Kailangan bang gumamit ng asynchronous learning function para sa mga machine learning model na tumatakbo sa TensorFlow.js?
- Ano ang maximum na bilang ng mga salita ng parameter ng TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Maaari bang magamit ang TensorFlow Keras Tokenizer API upang mahanap ang pinakamadalas na salita?
- Ano ang TOCO?
- Ano ang kaugnayan sa pagitan ng ilang panahon sa isang machine learning model at ang katumpakan ng hula mula sa pagpapatakbo ng modelo?
- Gumagawa ba ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ng augmented training dataset batay sa natural na data ng graph?
- Ano ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals