제로 샘플 텍스트 분류의 구현 방법 및 관련 기술 진화

제로샷 문서 분류란 특정 카테고리의 학습 샘플을 보지 않고 특정 카테고리의 문서를 분류하는 것을 말합니다. 이 문제는 가능한 모든 범주의 샘플을 얻을 수 없는 경우가 많기 때문에 실제 응용 프로그램에서 매우 일반적입니다. 따라서 제로샷 문서 분류는 매우 중요한 텍스트 분류 문제입니다. 제로샷 문서 분류에서는 기존 학습 샘플과 카테고리의 의미 정보를 사용하여 분류할 수 있습니다. 일반적인 접근 방식은 단어 벡터를 사용하여 문서와 범주를 표현한 다음 문서와 범주 간의 유사성을 계산하여 분류를 수행하는 것입니다. 또 다른 접근 방식은 지식 그래프 또는 외부 지식 기반을 사용하여 문서 및 범주를 지식 그래프의 엔터티 또는 개념에 매핑한 다음 그래프의 관계를 통해 분류하는 것입니다. 제로샷 문서 분류는 다양한 분야에서 폭넓게 적용됩니다. 정보 검색 분야에서는 사용자가 관련 문서를 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다

제로샷 문서 분류란 무엇인가요?

기존 텍스트 분류 작업에서는 일반적으로 이미 레이블이 지정된 범주가 있는 훈련 샘플 세트를 사용하여 분류기를 훈련한 다음 분류기를 사용하여 새 문서를 분류합니다. 그러나 제로샷 문서 분류에서는 알려진 클래스의 훈련 샘플을 사용할 수 없습니다. 따라서 카테고리를 알 수 없는 문서를 분류하려면 다른 방법을 채택해야 합니다. 이 경우 제로샷 학습 방법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 제로샷 학습은 알려진 카테고리의 샘플과 알려지지 않은 카테고리의 샘플을 연관시켜 분류를 수행합니다. 또 다른 접근 방식은 기존 훈련 모델과 지식을 사용하여 알 수 없는 범주의 문서를 분류하는 전이 학습을 사용하는 것입니다. 또한 생성 모델을 사용하여 분류를 위한 새 샘플을 생성하는 것도 고려할 수 있습니다. 요약하자면, 제로샷 문서 분류는 알려진 카테고리의 훈련 샘플이 없는 상황을 처리하기 위해 다른 방법의 도움이 필요한 어려운 작업입니다.

제로샷 문서 분류 방법

1. 단어 벡터 기반 방법

단어 벡터 기반 방법은 일반적으로 사용되는 제로샷 문서 분류 방법입니다. 기본 아이디어는 알려진 카테고리의 훈련 샘플을 사용하여 단어 벡터 공간을 학습한 다음 이 공간을 사용하여 알려지지 않은 카테고리의 문서를 나타내는 것입니다. 구체적으로 각 문서에 대해 단어 벡터로 구성된 벡터로 표현할 수 있습니다. 그런 다음 알려진 카테고리의 훈련 샘플에 있는 단어 벡터를 사용하여 분류할 문서의 단어 벡터와 비교하여 해당 카테고리를 결정할 수 있습니다. 일반적으로 문서 간의 유사성을 측정하기 위해 코사인 유사성과 같은 일부 유사성 측정을 사용할 수 있습니다. 분류할 문서가 특정 카테고리의 학습 샘플과 유사성이 높으면 해당 카테고리로 분류할 수 있습니다. 이러한 방식으로 단어 벡터 기반 방법을 사용하면 카테고리를 알 수 없는 문서를 분류할 수 있습니다.

단어 벡터 기반 방법에는 다양한 변형이 있으며, 그 중 가장 일반적인 방법은 미리 훈련된 단어 벡터를 기반으로 하는 것입니다. 이 방법은 Word2Vec 또는 GloVe와 같은 사전 훈련된 단어 벡터를 사용하여 단어 벡터 공간을 학습합니다. 그런 다음 이 공간을 사용하여 문서를 나타내고 알려진 카테고리의 훈련 샘플을 사용하여 분류기를 훈련할 수 있습니다. 알려지지 않은 카테고리의 문서에 대해서는 단어 벡터 표현을 알려진 카테고리의 훈련 샘플의 표현과 비교하여 해당 카테고리를 결정할 수 있습니다.

2. 지식 그래프 기반 방법

지식 그래프 기반 방법은 일반적으로 사용되는 또 다른 제로샷 문서 분류 방법입니다. 이 방법의 기본 아이디어는 알려진 카테고리의 훈련 샘플에 있는 의미 정보를 사용하여 지식 그래프를 구성한 다음 이 지식 그래프를 사용하여 문서를 나타내는 것입니다. 알 수 없는 카테고리의 문서의 경우 이를 지식 그래프의 노드로 표시하고 분류를 위해 그래프에서 알려진 카테고리의 노드를 사용할 수 있습니다.

지식 그래프 기반 방법은 의미 분석과 학습 샘플의 지식 추출이 필요하므로 더 복잡합니다. 그러나 문서의 상위 수준 의미 정보를 캡처할 수 있으므로 경우에 따라 더 나은 분류 결과를 얻을 수 있습니다.

3. 메타 학습 기반 방법

메타 학습 기반 방법은 최근 제안된 제로샷 문서 분류 방법입니다. 이 방법의 기본 아이디어는 알려진 카테고리의 훈련 샘플을 사용하여 문서의 메타 특성(예: 문서 길이, 단어 빈도 분포 등)을 기반으로 문서의 카테고리를 예측할 수 있는 메타 분류자를 훈련하는 것입니다. .). 그런 다음 알 수 없는 카테고리의 문서에 대해 메타 분류자를 사용하여 해당 카테고리를 예측할 수 있습니다.

메타 학습 기반 방법에는 많은 수의 학습 샘플과 컴퓨팅 리소스가 필요하지만 알 수 없는 카테고리의 문서를 정확하게 분류할 수 있습니다.

제로샷 문서 분류 응용

제로샷 문서 분류는 다음과 같이 자연어 처리 분야에서 폭넓게 응용됩니다.

1 다국어 텍스트 분류

다국어의 경우 모든 언어에 대한 교육 샘플을 확보하지 못할 수도 있습니다. 따라서 제로샷 문서 분류를 사용하여 알 수 없는 언어로 된 텍스트를 분류할 수 있습니다.

2. 뉴스 분류

뉴스 분류에서는 매일 다양한 뉴스 주제가 등장하며, 모든 주제에 대한 훈련 샘플을 얻기가 어렵습니다. 따라서 제로샷 문서 분류를 사용하여 새로운 주제를 분류할 수 있습니다.

3. 제품 분류

전자상거래 분야에서는 새로운 제품 카테고리가 발생할 수 있으며 모든 카테고리에 대한 교육 샘플을 얻기가 어렵습니다. 따라서 제로샷 문서 분류를 사용하여 신제품 카테고리를 분류할 수 있습니다.

위 내용은 제로 샘플 텍스트 분류의 구현 방법 및 관련 기술 진화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!