Méthodes de mise en œuvre et évolution technologique associée de la classification de texte à échantillon nul

La classification des documents Zero-shot fait référence à la classification des documents d'une certaine catégorie sans voir les échantillons de formation de cette catégorie. Ce problème est très courant dans les applications pratiques car nous ne pouvons souvent pas obtenir des échantillons de toutes les catégories possibles. Par conséquent, la classification de documents zéro-shot est un problème de classification de texte très important. Dans la classification de documents Zero-shot, nous pouvons classer en utilisant des échantillons de formation existants et des informations sémantiques de catégories. Une approche courante consiste à utiliser des vecteurs de mots pour représenter des documents et des catégories, puis à effectuer une classification en calculant la similarité entre les documents et les catégories. Une autre approche consiste à utiliser un graphe de connaissances ou une base de connaissances externe pour mapper des documents et des catégories à des entités ou des concepts dans le graphe de connaissances, puis à les classer via des relations sur le graphe. La classification des documents Zero-shot a de nombreuses applications dans de nombreux domaines. Dans le domaine de la recherche d'informations, il peut aider les utilisateurs à trouver rapidement les documents pertinents

Qu'est-ce que la classification zéro des documents ?

Dans les tâches traditionnelles de classification de texte, un ensemble d'échantillons de formation avec des catégories déjà étiquetées est généralement utilisé pour former un classificateur, puis le classificateur est utilisé pour classer de nouveaux documents. Cependant, dans la classification des documents Zero Shot, aucun échantillon d'apprentissage d'une classe connue n'est disponible. Par conséquent, nous devons adopter d’autres méthodes pour classer les documents de catégories inconnues. Dans ce cas, des méthodes d'apprentissage zéro-shot peuvent être utilisées. Par exemple, l'apprentissage zéro-shot effectue une classification en associant des échantillons de catégories connues à des échantillons de catégories inconnues. Une autre approche consiste à utiliser l’apprentissage par transfert, qui utilise des modèles de formation et des connaissances existants pour classer des documents de catégories inconnues. En outre, vous pouvez également envisager d’utiliser des modèles génératifs pour générer de nouveaux échantillons à classer. En résumé, la classification de documents zéro-shot est une tâche difficile qui nécessite d'autres méthodes pour gérer les situations dans lesquelles il n'existe pas d'échantillons d'apprentissage de catégories connues.

Méthode de classification de documents sans tir

1. Méthode basée sur un vecteur de mots

La méthode basée sur un vecteur de mots est une méthode de classification de documents sans tir couramment utilisée. Son idée de base est d'apprendre un espace vectoriel de mots en utilisant des échantillons d'apprentissage de catégories connues, puis d'utiliser cet espace pour représenter des documents de catégories inconnues. Plus précisément, pour chaque document, nous pouvons le représenter comme un vecteur constitué de vecteurs de mots. On peut alors utiliser les vecteurs de mots dans les échantillons d'apprentissage des catégories connues pour les comparer avec les vecteurs de mots dans le document à classer pour déterminer sa catégorie. Habituellement, nous pouvons utiliser certaines mesures de similarité, telles que la similarité cosinus, pour mesurer la similarité entre les documents. Si le document à classer présente une grande similitude avec les échantillons de formation d'une certaine catégorie, nous pouvons alors le classer dans cette catégorie. De cette manière, les méthodes basées sur des vecteurs de mots peuvent réaliser une classification de documents de catégories inconnues.

Il existe de nombreuses variantes de méthodes basées sur des vecteurs de mots, dont les plus courantes sont basées sur des vecteurs de mots pré-entraînés. Cette méthode utilise des vecteurs de mots pré-entraînés, tels que Word2Vec ou GloVe, pour apprendre l'espace vectoriel des mots. Nous pouvons ensuite utiliser cet espace pour représenter des documents et entraîner un classificateur à l'aide d'échantillons d'entraînement de catégories connues. Pour un document de catégorie inconnue, on peut déterminer sa catégorie en comparant sa représentation vectorielle de mots avec celle d'un échantillon d'apprentissage d'une catégorie connue.

2. Méthode basée sur le graphe de connaissances

La méthode basée sur le graphe de connaissances est une autre méthode de classification de documents à tir zéro couramment utilisée. L'idée de base de cette méthode est d'utiliser les informations sémantiques dans des échantillons de formation de catégories connues pour construire un graphe de connaissances, puis d'utiliser ce graphe de connaissances pour représenter des documents. Pour les documents de catégories inconnues, nous pouvons les représenter sous forme de nœuds dans le graphe de connaissances et utiliser les nœuds de catégories connues dans le graphe pour la classification.

La méthode basée sur le graphe de connaissances nécessite une analyse sémantique et une extraction de connaissances d'échantillons de formation, elle est donc plus compliquée. Cependant, il peut capturer les informations sémantiques de haut niveau du document et donc obtenir de meilleurs résultats de classification dans certains cas.

3. Méthode basée sur le méta-apprentissage

La méthode basée sur le méta-apprentissage est une méthode de classification de documents sans tir récemment proposée. L'idée de base de cette méthode est d'utiliser des échantillons d'entraînement de catégories connues pour former un méta-classificateur capable de prédire la catégorie d'un document en fonction de ses méta-caractéristiques (telles que la longueur du document, la distribution de la fréquence des mots, etc. .). Ensuite, pour un document de catégorie inconnue, on peut utiliser un méta-classificateur pour prédire sa catégorie.

Les méthodes basées sur le méta-apprentissage nécessitent un grand nombre d'échantillons de formation et de ressources informatiques, mais peuvent classer avec précision des documents de catégories inconnues.

Applications de la classification de documents Zero-shot

La classification de documents Zero-shot a un large éventail d'applications dans le domaine du traitement du langage naturel, telles que :

1.

dans le cas du multilingue, nous ne pourrons peut-être pas obtenir d'échantillons de formation pour toutes les langues. Par conséquent, la classification de documents zéro-shot peut être utilisée pour classer du texte dans des langues inconnues.

2.Classement des actualités

Dans la classification des actualités, une variété de sujets d'actualité apparaissent chaque jour et il est difficile d'obtenir des échantillons de formation pour tous les sujets. Par conséquent, la classification des documents zéro-shot peut être utilisée pour classer de nouveaux sujets.

3. Classification des produits

Dans le domaine du commerce électronique, nous pouvons rencontrer de nouvelles catégories de produits, et il est difficile d'obtenir des échantillons de formation pour toutes les catégories. Par conséquent, la classification des documents zéro-shot peut être utilisée pour classer de nouvelles catégories de produits.

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