בניית מודל למידה מובנית עצבית (NSL) לסיווג מסמכים כרוכה במספר שלבים, שכל אחד מהם חיוני בבניית מודל חזק ומדויק. בהסבר זה, נעמיק בתהליך המפורט של בניית מודל כזה, תוך מתן הבנה מקיפה של כל שלב.
שלב 1: הכנת נתונים
השלב הראשון הוא איסוף ועיבוד מוקדם של הנתונים לסיווג מסמכים. זה כולל איסוף אוסף מגוון של מסמכים המכסים את הקטגוריות או הכיתות הרצויות. הנתונים צריכים להיות מסומנים, כדי להבטיח שכל מסמך משויך למחלקה הנכונה. עיבוד מקדים כרוך בניקוי הטקסט על ידי הסרת תווים מיותרים, המרתו לאותיות קטנות, וסימון הטקסט למילים או למילות משנה. בנוסף, ניתן ליישם טכניקות הנדסיות תכונות כגון TF-IDF או הטבעת מילים כדי לייצג את הטקסט בפורמט מובנה יותר.
שלב 2: בניית גרפים
בלמידה מובנית עצבית, הנתונים מיוצגים כמבנה גרף כדי ללכוד את הקשרים בין מסמכים. הגרף נבנה על ידי חיבור מסמכים דומים על סמך דמיון התוכן שלהם. ניתן להשיג זאת באמצעות טכניקות כמו k-nearest neighbors (KNN) או דמיון קוסינוס. הגרף צריך להיות בנוי בצורה שתקדם קישוריות בין מסמכים מאותה מחלקה תוך הגבלת קשרים בין מסמכים ממחלקות שונות.
שלב 3: אימון יריב
אימון יריב הוא מרכיב מרכזי בלמידה מובנית עצבית. זה עוזר למודל ללמוד הן מהנתונים המסומנים והן מהנתונים שאינם מתויגים, מה שהופך אותו ליותר חזק וניתן להכללה. בשלב זה, המודל מאומן על הנתונים המסומנים ובו זמנית מפריע לנתונים שאינם מתויגים. ניתן להציג הפרעות על ידי הפעלת רעש אקראי או התקפות יריבות על נתוני הקלט. המודל מאומן להיות פחות רגיש להפרעות אלו, מה שמוביל לשיפור הביצועים על נתונים בלתי נראים.
שלב 4: ארכיטקטורת מודל
בחירת ארכיטקטורת מודל מתאימה היא חיונית לסיווג מסמכים. האפשרויות הנפוצות כוללות רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs), רשתות עצביות חוזרות (RNNs) או מודלים של שנאים. המודל צריך להיות מתוכנן לטפל בנתונים המובנים בגרף, תוך התחשבות בקישוריות בין מסמכים. רשתות קונבולוציוני גרפים (GCNs) או רשתות קשב גרפים (GATs) משמשות לעתים קרובות לעיבוד מבנה הגרף ולחלץ ייצוגים משמעותיים.
שלב 5: הדרכה והערכה
לאחר הגדרת ארכיטקטורת המודל, השלב הבא הוא לאמן את המודל באמצעות הנתונים המסומנים. תהליך האימון כולל אופטימיזציה של הפרמטרים של המודל באמצעות טכניקות כמו ירידה בדרגה סטוכסטית (SGD) או Adam Optimizer. במהלך האימון, המודל לומד לסווג מסמכים על סמך תכונותיהם והקשרים שנלכדו במבנה הגרף. לאחר האימון, המודל מוערך במערך מבחנים נפרד כדי למדוד את ביצועיו. מדדי הערכה כגון דיוק, דיוק, זכירה וציון F1 משמשים בדרך כלל להערכת יעילות המודל.
שלב 6: כוונון עדין וכוונון היפרפרמטרים
כדי לשפר עוד יותר את ביצועי הדגם, ניתן ליישם כוונון עדין. זה כולל התאמת הפרמטרים של המודל באמצעות טכניקות כמו למידת העברה או תזמון קצב למידה. כוונון היפרפרמטרים הוא גם חיוני באופטימיזציה של ביצועי הדגם. ניתן לכוונן פרמטרים כגון קצב למידה, גודל אצווה וחוזק רגוליזציה באמצעות טכניקות כמו חיפוש רשת או חיפוש אקראי. תהליך איטרטיבי זה של כוונון עדין וכוונון היפרפרמטרים מסייע בהשגת הביצועים הטובים ביותר האפשריים.
שלב 7: הסקה ופריסה
לאחר הכשרה והכוונן של המודל, ניתן להשתמש בו למשימות סיווג מסמכים. ניתן להזין מסמכים חדשים שלא נראים למודל, והוא יחזה את השיעורים שלהם בהתבסס על הדפוסים הנלמדים. ניתן לפרוס את המודל בסביבות שונות, כגון יישומי אינטרנט, APIs או מערכות משובצות, כדי לספק יכולות סיווג מסמכים בזמן אמת.
בניית מודל למידה מובנית עצבית לסיווג מסמכים כרוכה בהכנת נתונים, בניית גרפים, אימון יריב, בחירת ארכיטקטורת מודל, הדרכה, הערכה, כוונון עדין, כוונון היפרפרמטרים, ולבסוף, הסקה ופריסה. כל שלב ממלא תפקיד מכריע בבניית מודל מדויק וחזק שיכול לסווג מסמכים ביעילות.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow:
- כיצד ניתן להשתמש בשכבת הטבעה כדי להקצות אוטומטית צירים מתאימים לחלקת ייצוג של מילים כווקטורים?
- מהי המטרה של איגוד מקסימלי ב-CNN?
- כיצד מיושם תהליך חילוץ התכונות ברשת עצבית קונבולוציונית (CNN) לזיהוי תמונה?
- האם יש צורך להשתמש בפונקציית למידה אסינכרונית עבור מודלים של למידת מכונה הפועלים ב- TensorFlow.js?
- מהו פרמטר מספר המילים המקסימלי של TensorFlow Keras Tokenizer API?
- האם ניתן להשתמש ב- TensorFlow Keras Tokenizer API כדי למצוא את המילים השכיחות ביותר?
- מה זה TOCO?
- מה הקשר בין מספר תקופות במודל למידת מכונה לבין דיוק החיזוי מהפעלת המודל?
- האם ה-API של חבילת השכנים ב-Neural Structured Learning של TensorFlow מייצר מערך אימון מוגבר המבוסס על נתוני גרפים טבעיים?
- מהו ה-Pack neighbors API בלמידה מובנית עצבית של TensorFlow?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals