La construcción de un modelo de aprendizaje estructurado neuronal (NSL) para la clasificación de documentos implica varios pasos, cada uno de los cuales es crucial para construir un modelo sólido y preciso. En esta explicación, profundizaremos en el proceso detallado de construcción de dicho modelo, brindando una comprensión integral de cada paso.
Paso 1: Preparación de datos
El primer paso es recopilar y preprocesar los datos para la clasificación de documentos. Esto incluye recopilar un conjunto diverso de documentos que cubren las categorías o clases deseadas. Los datos deben estar etiquetados, asegurando que cada documento esté asociado con la clase correcta. El preprocesamiento implica limpiar el texto eliminando caracteres innecesarios, convirtiéndolo a minúsculas y tokenizando el texto en palabras o subpalabras. Además, se pueden aplicar técnicas de ingeniería de características como TF-IDF o incrustaciones de palabras para representar el texto en un formato más estructurado.
Paso 2: Construcción de gráficos
En el aprendizaje estructurado neuronal, los datos se representan como una estructura gráfica para capturar las relaciones entre los documentos. El gráfico se construye conectando documentos similares en función de su similitud de contenido. Esto se puede lograr mediante el uso de técnicas como k-vecinos más cercanos (KNN) o similitud de coseno. El gráfico debe construirse de manera que promueva la conectividad entre documentos de la misma clase y limite las conexiones entre documentos de diferentes clases.
Paso 3: Entrenamiento contradictorio
El entrenamiento adversario es un componente clave del aprendizaje estructurado neuronal. Ayuda al modelo a aprender de los datos etiquetados y no etiquetados, haciéndolo más sólido y generalizable. En este paso, el modelo se entrena en los datos etiquetados mientras se perturban simultáneamente los datos no etiquetados. Las perturbaciones se pueden introducir aplicando ruido aleatorio o ataques adversarios a los datos de entrada. El modelo está entrenado para ser menos sensible a estas perturbaciones, lo que lleva a un mejor rendimiento en datos ocultos.
Paso 4: Arquitectura modelo
La elección de una arquitectura de modelo adecuada es crucial para la clasificación de documentos. Las opciones comunes incluyen redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN) o modelos de transformadores. El modelo debe estar diseñado para manejar los datos estructurados en grafos, teniendo en cuenta la conectividad entre los documentos. Las redes convolucionales de gráficos (GCN) o las redes de atención de gráficos (GAT) se utilizan a menudo para procesar la estructura del gráfico y extraer representaciones significativas.
Paso 5: Capacitación y Evaluación
Una vez que se define la arquitectura del modelo, el siguiente paso es entrenar el modelo utilizando los datos etiquetados. El proceso de entrenamiento implica optimizar los parámetros del modelo utilizando técnicas como el descenso de gradiente estocástico (SGD) o el optimizador de Adam. Durante el entrenamiento, el modelo aprende a clasificar documentos según sus características y las relaciones capturadas en la estructura del gráfico. Después del entrenamiento, el modelo se evalúa en un conjunto de prueba separado para medir su desempeño. Las métricas de evaluación como la exactitud, la precisión, la recuperación y la puntuación F1 se utilizan comúnmente para evaluar la eficacia del modelo.
Paso 6: Ajuste fino y ajuste de hiperparámetros
Para mejorar aún más el rendimiento del modelo, se puede aplicar un ajuste fino. Esto implica ajustar los parámetros del modelo utilizando técnicas como el aprendizaje por transferencia o la programación de la tasa de aprendizaje. El ajuste de hiperparámetros también es crucial para optimizar el rendimiento del modelo. Los parámetros como la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote y la fuerza de regularización se pueden ajustar mediante técnicas como la búsqueda en cuadrícula o la búsqueda aleatoria. Este proceso iterativo de ajuste fino y ajuste de hiperparámetros ayuda a lograr el mejor rendimiento posible.
Paso 7: Inferencia e implementación
Una vez que el modelo está entrenado y ajustado, se puede utilizar para tareas de clasificación de documentos. Los documentos nuevos e invisibles se pueden introducir en el modelo, y este predecirá sus respectivas clases en función de los patrones aprendidos. El modelo se puede implementar en varios entornos, como aplicaciones web, API o sistemas integrados, para proporcionar capacidades de clasificación de documentos en tiempo real.
La creación de un modelo de aprendizaje estructurado neuronal para la clasificación de documentos implica la preparación de datos, la construcción de gráficos, el entrenamiento contradictorio, la selección de la arquitectura del modelo, el entrenamiento, la evaluación, el ajuste fino, el ajuste de hiperparámetros y, finalmente, la inferencia y el despliegue. Cada paso juega un papel crucial en la construcción de un modelo preciso y sólido que pueda clasificar documentos de manera efectiva.
Otras preguntas y respuestas recientes sobre Fundamentos de TensorFlow de EITC/AI/TFF:
- ¿Cómo se puede utilizar una capa de incrustación para asignar automáticamente los ejes adecuados para un gráfico de representación de palabras como vectores?
- ¿Cuál es el propósito de la agrupación máxima en una CNN?
- ¿Cómo se aplica el proceso de extracción de características en una red neuronal convolucional (CNN) al reconocimiento de imágenes?
- ¿Es necesario utilizar una función de aprendizaje asincrónico para los modelos de aprendizaje automático que se ejecutan en TensorFlow.js?
- ¿Cuál es el parámetro de número máximo de palabras de TensorFlow Keras Tokenizer API?
- ¿Se puede utilizar la API TensorFlow Keras Tokenizer para encontrar las palabras más frecuentes?
- ¿Qué es TOCO?
- ¿Cuál es la relación entre varias épocas en un modelo de aprendizaje automático y la precisión de la predicción al ejecutar el modelo?
- ¿La API de vecinos del paquete en Neural Structured Learning de TensorFlow produce un conjunto de datos de entrenamiento aumentado basado en datos de gráficos naturales?
- ¿Qué es la API de vecinos del paquete en el aprendizaje estructurado neuronal de TensorFlow?
Ver más preguntas y respuestas en EITC/AI/TFF Fundamentos de TensorFlow