Membangun model Neural Structured Learning (NSL) untuk klasifikasi dokumen melibatkan beberapa langkah, masing-masing penting dalam membangun model yang kuat dan akurat. Dalam penjelasan ini, kami akan mempelajari proses pembuatan model seperti itu secara mendetail, memberikan pemahaman yang komprehensif tentang setiap langkah.
Langkah 1: Persiapan Data
Langkah pertama adalah mengumpulkan dan memproses data untuk klasifikasi dokumen. Ini termasuk mengumpulkan beragam kumpulan dokumen yang mencakup kategori atau kelas yang diinginkan. Data harus diberi label, memastikan bahwa setiap dokumen dikaitkan dengan kelas yang benar. Preprocessing melibatkan pembersihan teks dengan menghapus karakter yang tidak perlu, mengubahnya menjadi huruf kecil, dan menandai teks menjadi kata atau subkata. Selain itu, teknik rekayasa fitur seperti TF-IDF atau penyematan kata dapat diterapkan untuk merepresentasikan teks dalam format yang lebih terstruktur.
Langkah 2: Konstruksi Grafik
Dalam Neural Structured Learning, data direpresentasikan sebagai struktur grafik untuk menangkap hubungan antar dokumen. Grafik dibangun dengan menghubungkan dokumen-dokumen serupa berdasarkan kemiripan isinya. Ini dapat dicapai dengan menggunakan teknik seperti k-nearest neighbor (KNN) atau cosine similarity. Grafik harus dibangun dengan cara yang mempromosikan konektivitas antara dokumen dari kelas yang sama sambil membatasi koneksi antara dokumen dari kelas yang berbeda.
Langkah 3: Pelatihan Musuh
Pelatihan permusuhan adalah komponen kunci dari Pembelajaran Terstruktur Neural. Ini membantu model belajar dari data berlabel dan tidak berlabel, menjadikannya lebih kuat dan dapat digeneralisasikan. Pada langkah ini, model dilatih pada data berlabel sekaligus mengganggu data yang tidak berlabel. Gangguan dapat diperkenalkan dengan menerapkan gangguan acak atau serangan permusuhan ke data masukan. Model dilatih untuk tidak terlalu sensitif terhadap gangguan ini, sehingga menghasilkan peningkatan performa pada data yang tidak terlihat.
Langkah 4: Arsitektur Model
Memilih arsitektur model yang tepat sangat penting untuk klasifikasi dokumen. Pilihan umum termasuk jaringan saraf konvolusional (CNN), jaringan saraf berulang (RNN), atau model transformator. Model harus dirancang untuk menangani data terstruktur grafik, dengan mempertimbangkan konektivitas antar dokumen. Jaringan konvolusi grafik (GCN) atau jaringan perhatian grafik (GAT) sering digunakan untuk memproses struktur grafik dan mengekstraksi representasi yang bermakna.
Langkah 5: Pelatihan dan Evaluasi
Setelah arsitektur model ditentukan, langkah selanjutnya adalah melatih model menggunakan data berlabel. Proses pelatihan melibatkan pengoptimalan parameter model menggunakan teknik seperti stochastic gradient descent (SGD) atau pengoptimal Adam. Selama pelatihan, model belajar mengklasifikasikan dokumen berdasarkan fitur-fiturnya dan hubungan yang ditangkap dalam struktur grafik. Setelah pelatihan, model dievaluasi pada set pengujian terpisah untuk mengukur kinerjanya. Metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, daya ingat, dan skor F1 biasanya digunakan untuk menilai keefektifan model.
Langkah 6: Penyetelan halus dan Penyetelan Hyperparameter
Untuk lebih meningkatkan kinerja model, penyetelan halus dapat diterapkan. Ini melibatkan penyesuaian parameter model menggunakan teknik seperti pembelajaran transfer atau penjadwalan laju pembelajaran. Penyesuaian hyperparameter juga penting dalam mengoptimalkan kinerja model. Parameter seperti kecepatan pembelajaran, ukuran batch, dan kekuatan regularisasi dapat disetel menggunakan teknik seperti pencarian grid atau pencarian acak. Proses iteratif fine-tuning dan hyperparameter tuning ini membantu mencapai kinerja terbaik.
Langkah 7: Inferensi dan Penerapan
Setelah model dilatih dan disempurnakan, model tersebut dapat digunakan untuk tugas klasifikasi dokumen. Dokumen baru yang tidak terlihat dapat dimasukkan ke dalam model, dan akan memprediksi kelas masing-masing berdasarkan pola yang dipelajari. Model ini dapat diterapkan di berbagai lingkungan, seperti aplikasi web, API, atau sistem tersemat, untuk memberikan kemampuan klasifikasi dokumen secara real-time.
Membangun model Pembelajaran Terstruktur Neural untuk klasifikasi dokumen melibatkan persiapan data, konstruksi grafik, pelatihan permusuhan, pemilihan arsitektur model, pelatihan, evaluasi, penyetelan halus, penyetelan hyperparameter, dan terakhir, inferensi dan penerapan. Setiap langkah memainkan peran penting dalam membangun model yang akurat dan kuat yang dapat mengklasifikasikan dokumen secara efektif.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Dasar-dasar TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Bagaimana cara menggunakan lapisan penyematan untuk secara otomatis menetapkan sumbu yang tepat untuk plot representasi kata sebagai vektor?
- Apa tujuan pengumpulan maksimal di CNN?
- Bagaimana proses ekstraksi fitur dalam jaringan saraf konvolusional (CNN) diterapkan pada pengenalan gambar?
- Apakah fungsi pembelajaran asinkron perlu digunakan untuk model pembelajaran mesin yang berjalan di TensorFlow.js?
- Berapa parameter jumlah kata maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bisakah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk menemukan kata yang paling sering digunakan?
- Apa itu TOCO?
- Apa hubungan antara jumlah epoch dalam model pembelajaran mesin dan keakuratan prediksi dari menjalankan model?
- Apakah API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow menghasilkan kumpulan data pelatihan tambahan berdasarkan data grafik alami?
- Apa yang dimaksud dengan API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals