د اسنادو د طبقه بندي لپاره د عصبي ساختماني زده کړې (NSL) ماډل جوړول څو مرحلې لري، چې هر یو یې د قوي او دقیق ماډل په جوړولو کې مهم دی. په دې وضاحت کې، موږ به د دې ډول ماډل جوړولو مفصل پروسې ته پام وکړو، د هر ګام هر اړخیز پوهاوی چمتو کوي.
1 ګام: د معلوماتو چمتو کول
لومړی ګام د اسنادو د ډلبندۍ لپاره د معلوماتو راټولول او پری پروسس کول دي. پدې کې د مختلفو اسنادو راټولول شامل دي چې غوښتل شوي کټګورۍ یا ټولګي پوښي. ډاټا باید لیبل شي، ډاډ ترلاسه کړي چې هر سند د سم ټولګي سره تړاو لري. مخکې پروسس کول د متن پاکول د غیر ضروري حروفونو په لرې کولو، په کوچنیو تورو بدلول، او متن په کلمو یا فرعي کلمو کې نښه کول شامل دي. برسیره پردې، د فیچر انجینرۍ تخنیکونه لکه TF-IDF یا د کلمو سرایتونه د متن په ډیر جوړښت کې د نمایش لپاره پلي کیدی شي.
2 ګام: د ګراف جوړول
د عصبي جوړښت زده کړې کې، ډاټا د ګراف جوړښت په توګه ښودل کیږي ترڅو د اسنادو ترمنځ اړیکې ونیسي. ګراف د ورته سندونو سره د دوی د مینځپانګې ورته والي پراساس د نښلولو له لارې جوړ شوی. دا د تخنیکونو په کارولو سره ترلاسه کیدی شي لکه k-نږدې ګاونډیان (KNN) یا د کوزین ورته والی. ګراف باید په داسې ډول جوړ شي چې د ورته ټولګیو اسنادو ترمنځ ارتباط ته وده ورکړي پداسې حال کې چې د مختلفو ټولګیو اسنادو ترمنځ اړیکې محدودوي.
دریم ګام: د مخالفانو روزنه
مخالف روزنه د عصبي جوړښت شوي زده کړې کلیدي برخه ده. دا موډل سره مرسته کوي چې دواړه لیبل شوي او غیر لیبل شوي ډیټا زده کړي، دا ډیر قوي او عمومي کولو وړ کوي. په دې مرحله کې، ماډل په لیبل شوي ډیټا کې روزل کیږي پداسې حال کې چې په ورته وخت کې د لیبل شوي ډاټا څخه مخنیوی کوي. ګډوډي د تصادفي شور یا د ان پټ ډیټا لپاره د مخالفو بریدونو په پلي کولو سره معرفي کیدی شي. ماډل روزل شوی ترڅو د دې ګډوډۍ په وړاندې لږ حساس وي، چې د نه لیدل شوي معلوماتو په اړه د ښه فعالیت لامل کیږي.
4 ګام: ماډل آرکیټیکچر
د سند د طبقه بندي لپاره د مناسب ماډل جوړښت غوره کول خورا مهم دي. په عام انتخابونو کې د عصبي عصبي شبکې (CNNs) ، تکراري عصبي شبکې (RNNs) ، یا د ټرانسفارمر ماډلونه شامل دي. ماډل باید د ګراف جوړښت شوي ډاټا اداره کولو لپاره ډیزاین شي، د اسنادو ترمنځ ارتباط په پام کې نیولو سره. د ګراف قانع کونکي شبکې (GCNs) یا د ګراف پاملرنې شبکې (GATs) ډیری وختونه د ګراف جوړښت پروسس کولو او معنی لرونکي نمایشونو استخراج لپاره کارول کیږي.
پنځم ګام: روزنه او ارزونه
یوځل چې د ماډل جوړښت تعریف شي ، بل ګام د لیبل شوي ډیټا په کارولو سره ماډل روزل دي. د روزنې په پروسه کې شامل دي د ماډل پیرامیټونه د تخنیکونو په کارولو سره د سټوچیسټیک ګریډینټ نزول (SGD) یا ادم اصلاح کونکي. د روزنې په جریان کې، ماډل زده کوي چې اسناد د دوی د ځانګړتیاوو او د ګراف په جوړښت کې نیول شوي اړیکو پر بنسټ طبقه بندي کړي. د روزنې وروسته، ماډل په جلا ازموینه کې ارزول کیږي ترڅو د هغې فعالیت اندازه کړي. د ارزونې میټریکونه لکه دقت، دقت، یادول، او F1 سکور معمولا د ماډل اغیزمنتوب ارزولو لپاره کارول کیږي.
شپږم ګام: ښه ټونینګ او هایپرپرامیټر ټونینګ
د دې لپاره چې د موډل فعالیت نور هم ښه شي، ښه ټیوننګ پلي کیدی شي. پدې کې د تخنیکونو په کارولو سره د ماډل پیرامیټونو تنظیم کول شامل دي لکه د لیږد زده کړې یا د زده کړې نرخ مهالویش. د هایپرپرامیټر ټوننګ هم د ماډل فعالیت په ښه کولو کې خورا مهم دی. پیرامیټونه لکه د زده کړې کچه، د بست اندازه، او د منظم کولو ځواک د تخنیکونو لکه د ګریډ لټون یا تصادفي لټون په کارولو سره تنظیم کیدی شي. د ښی ټونینګ او هایپرپرامیټر ټونینګ دا تکراری پروسه د غوره ممکنه فعالیت ترلاسه کولو کې مرسته کوي.
7 ګام: استخراج او ځای پرځای کول
یوځل چې ماډل وروزل شي او ښه تنظیم شي، دا د اسنادو د ډلبندۍ دندو لپاره کارول کیدی شي. نوي، نه لیدل شوي اسناد موډل ته تغذیه کیدی شي، او دا به د زده شوي نمونو پراساس د دوی اړوند ټولګیو وړاندوینه وکړي. ماډل په مختلفو چاپیریالونو کې ځای پر ځای کیدی شي، لکه ویب غوښتنلیکونه، APIs، یا سرایت شوي سیسټمونه، د حقیقي وخت اسنادو ډلبندۍ وړتیاوې چمتو کولو لپاره.
د اسنادو طبقه بندي لپاره د عصبي ساختماني زده کړې ماډل جوړول د معلوماتو چمتو کول، ګراف جوړونه، مخالف روزنه، د موډل جوړښت انتخاب، روزنه، ارزونه، ښه ټیوننګ، د هایپرپرامیټر ټونینګ، او په پای کې، انفرنس او پلي کول شامل دي. هر ګام د کره او قوي ماډل په جوړولو کې مهم رول لوبوي چې کولی شي په مؤثره توګه د اسنادو طبقه بندي کړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات:
- څنګه کولای شو چی د ویکتورونو په توګه د کلمو د نمایندګۍ د پلاټ لپاره مناسب محورونه په اتوماتيک ډول وټاکو لپاره د سرایت کولو پرت وکاروو؟
- په CNN کې د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
- د عکس پیژندنې لپاره په کنولوشنال عصبي شبکه (CNN) کې د فیچر استخراج پروسه څنګه پلي کیږي؟
- ایا دا اړینه ده چې په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو لپاره د غیر متناسب زده کړې فعالیت وکاروئ؟
- د TensorFlow Keras Tokenizer API د کلمو پیرامیټر اعظمي شمیر څه دی؟
- ایا TensorFlow Keras Tokenizer API د ډیری مکرر کلمو موندلو لپاره کارول کیدی شي؟
- TOCO څه شی دی؟
- د ماشین زده کړې ماډل کې د یو شمیر دورونو او د ماډل چلولو څخه د وړاندوینې دقت ترمنځ اړیکه څه ده؟
- ایا د TensorFlow په عصبي جوړښت شوي زده کړې کې د پیک ګاونډی API د طبیعي ګراف ډیټا پراساس د روزنې ډیټاسیټ وده کوي؟
- د TensorFlow په عصبي ساختماني زده کړې کې د پیک ګاونډی API څه شی دی؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals کې وګورئ