ゼロサンプルテキスト分類の実装方法と関連技術の進化

ゼロサンプル ドキュメント分類とは、特定のカテゴリのトレーニング サンプルを参照せずに、そのカテゴリのドキュメントを分類することを指します。多くの場合、考えられるすべてのカテゴリのサンプルを取得できないため、この問題は実際のアプリケーションでは非常に一般的です。したがって、ゼロショット文書分類は非常に重要なテキスト分類問題です。 ゼロショット文書分類では、既存のトレーニング サンプルとカテゴリの意味情報を使用して分類できます。一般的なアプローチは、ワード ベクトルを使用してドキュメントとカテゴリを表し、ドキュメントとカテゴリ間の類似性を計算して分類を実行することです。もう 1 つのアプローチは、ナレッジ グラフまたは外部ナレッジ ベースを使用して、ドキュメントとカテゴリをナレッジ グラフ内のエンティティまたは概念にマッピングし、グラフ上の関係を通じてそれらを分類することです。 ゼロショット文書分類は、多くの分野で幅広い用途に使用できます。情報検索の分野では、ユーザーが関連文書を迅速に見つけるのに役立ちます

ゼロショット文書分類とは何ですか?

従来のテキスト分類タスクでは、通常、カテゴリでラベル付けされた一連のトレーニング サンプルを使用して分類器をトレーニングし、その後、その分類器を使用して新しいドキュメントを分類します。ただし、ゼロショット文書分類では、既知のクラスのトレーニング サンプルは利用できません。したがって、未知のカテゴリの文書を分類するには、他の方法を採用する必要があります。この場合、既知のカテゴリのサンプルと未知のカテゴリのサンプルを関連付けることによって分類を実行するゼロショット学習手法を使用することができます。もう 1 つのアプローチは、既存のトレーニング モデルと知識を使用して未知のカテゴリのドキュメントを分類する転移学習を使用することです。さらに、生成モデルを使用して分類用の新しいサンプルを生成することも検討できます。要約すると、ゼロショット文書分類は、既知のカテゴリのトレーニング サンプルがない状況に対処するために他の方法の助けを必要とする困難なタスクです。

#ゼロサンプル文書分類方法

1. Word ベクトルベースの方法

ベースon ワード ベクトル法は、一般的に使用されるゼロショット ドキュメント分類法です。その基本的な考え方は、既知のカテゴリのトレーニング サンプルを使用して単語ベクトル空間を学習し、この空間を使用して未知のカテゴリのドキュメントを表すことです。具体的には、各文書を単語ベクトルから構成されるベクトルとして表すことができます。次に、既知のカテゴリのトレーニング サンプル内の単語ベクトルを使用して、分類対象の文書内の単語ベクトルと比較して、そのカテゴリを決定できます。通常、コサイン類似度などの類似性尺度を使用して、ドキュメント間の類似性の程度を測定できます。分類対象の文書が特定のカテゴリのトレーニング サンプルとの類似性が高い場合、そのカテゴリに分類できます。このようにして、ワード ベクトル ベースの方法により、未知のカテゴリのドキュメントの分類を実現できます。

ワード ベクトル ベースの手法にはさまざまなバリエーションがあり、最も一般的なものは事前トレーニングされたワード ベクトルに基づいています。この方法では、Word2Vec や GloVe などの事前トレーニング済みの単語ベクトルを使用して、単語ベクトル空間を学習します。次に、この空間を使用してドキュメントを表現し、既知のカテゴリのトレーニング サンプルを使用して分類器をトレーニングできます。未知のカテゴリのドキュメントの場合、その単語ベクトル表現と既知のカテゴリのトレーニング サンプルの単語ベクトル表現を比較することで、そのカテゴリを決定できます。

2. ナレッジ グラフ ベースの方法

ナレッジ グラフ ベースの方法は、一般的に使用されるもう 1 つのゼロサンプル ドキュメント分類方法です。この方法の基本的な考え方は、既知のカテゴリのトレーニング サンプルの意味情報を使用してナレッジ グラフを構築し、このナレッジ グラフを使用してドキュメントを表現することです。未知のカテゴリのドキュメントについては、ナレッジ グラフ内のノードとして表現し、グラフ内の既知のカテゴリのノードを分類に使用できます。

ナレッジグラフに基づく方法は、トレーニングサンプルの意味分析と知識抽出が必要なため、より複雑です。ただし、ドキュメントの高レベルの意味情報を取得できるため、場合によってはより良い分類結果が得られます。

3. メタ学習ベースの手法

メタ学習ベースの手法は、最近提案されたゼロショット文書分類手法です。この方法の基本的な考え方は、既知のカテゴリのトレーニング サンプルを使用して、メタ特徴 (ドキュメントの長さ、単語の頻度分布など) に基づいてドキュメントのカテゴリを予測できるメタ分類子をトレーニングすることです。 。）。次に、未知のカテゴリのドキュメントについては、メタ分類子を使用してそのカテゴリを予測できます。

メタ学習ベースの手法では、大量のトレーニング サンプルとコンピューティング リソースが必要ですが、未知のカテゴリのドキュメントを正確に分類できます。

#ゼロショット文書分類のアプリケーション

ゼロショット文書分類は、自然言語処理の分野で幅広い用途があります。例:

1. 多言語テキスト分類

##複数言語の場合、すべてのトレーニング サンプルを取得できない場合があります。言語。したがって、ゼロショット文書分類を使用して、未知の言語のテキストを分類できます。

2. ニュースの分類

ニュース分類では、毎日さまざまなニューストピックが登場し、すべてのトピックのトレーニングサンプルを入手することは困難です。したがって、ゼロショット文書分類を使用して、新しいトピックを分類できます。

3. 商品分類

電子商取引の分野では、新しい商品カテゴリーが登場することがありますが、すべてを入手するのは困難です。カテゴリ トレーニング サンプル。したがって、ゼロショット文書分類を使用して、新しい製品カテゴリを分類できます。

以上がゼロサンプルテキスト分類の実装方法と関連技術の進化の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。