Kaedah pelaksanaan dan evolusi teknologi berkaitan klasifikasi teks sampel sifar

Pengkelasan dokumen tangkapan sifar merujuk kepada mengelaskan dokumen kategori tertentu tanpa melihat sampel latihan kategori tersebut. Masalah ini sangat biasa dalam aplikasi praktikal kerana banyak kali kita tidak boleh mendapatkan sampel semua kategori yang mungkin. Oleh itu, pengelasan dokumen sifar pukulan adalah masalah pengelasan teks yang sangat penting. Dalam klasifikasi dokumen sifar pukulan, kita boleh mengklasifikasikan menggunakan sampel latihan sedia ada dan maklumat semantik kategori. Pendekatan biasa ialah menggunakan vektor perkataan untuk mewakili dokumen dan kategori, dan kemudian melakukan pengelasan dengan mengira persamaan antara dokumen dan kategori. Pendekatan lain ialah menggunakan graf pengetahuan atau pangkalan pengetahuan luaran untuk memetakan dokumen dan kategori kepada entiti atau konsep dalam graf pengetahuan dan kemudian mengelaskannya melalui hubungan pada graf. Klasifikasi dokumen tangkapan sifar mempunyai aplikasi yang luas dalam banyak bidang. Dalam bidang pencarian maklumat, ia boleh membantu pengguna mencari dokumen yang berkaitan dengan cepat

Apakah klasifikasi dokumen sifar?

Dalam tugas pengelasan teks tradisional, satu set sampel latihan dengan kategori yang telah dilabelkan biasanya digunakan untuk melatih pengelas, dan kemudian pengelas digunakan untuk mengelaskan dokumen baharu. Walau bagaimanapun, dalam klasifikasi dokumen tangkapan sifar, tiada sampel latihan mana-mana kelas yang diketahui tersedia. Oleh itu, kita perlu menggunakan kaedah lain untuk mengklasifikasikan dokumen kategori yang tidak diketahui. Dalam kes ini, kaedah pembelajaran pukulan sifar boleh digunakan Contohnya, pembelajaran pukulan sifar melakukan pengelasan dengan mengaitkan sampel kategori yang diketahui dengan sampel kategori yang tidak diketahui. Pendekatan lain ialah menggunakan pembelajaran pemindahan, yang menggunakan model latihan dan pengetahuan sedia ada untuk mengklasifikasikan dokumen kategori yang tidak diketahui. Selain itu, anda juga boleh mempertimbangkan untuk menggunakan model generatif untuk menjana sampel baharu untuk pengelasan. Ringkasnya, klasifikasi dokumen tangkapan sifar ialah tugas mencabar yang memerlukan bantuan kaedah lain untuk mengendalikan situasi di mana tiada sampel latihan kategori yang diketahui.

Kaedah pengelasan dokumen tembakan sifar

1. Kaedah berasaskan vektor perkataan

Kaedah berasaskan vektor perkataan ialah kaedah pengelasan dokumen sifar tembakan yang biasa digunakan. Idea asasnya ialah untuk mempelajari ruang vektor perkataan dengan menggunakan sampel latihan kategori yang diketahui, dan kemudian menggunakan ruang ini untuk mewakili dokumen kategori yang tidak diketahui. Khususnya, untuk setiap dokumen, kita boleh mewakilinya sebagai vektor yang terdiri daripada vektor perkataan. Kami kemudiannya boleh menggunakan vektor perkataan dalam sampel latihan kategori yang diketahui untuk membandingkannya dengan vektor perkataan dalam dokumen yang akan dikelaskan untuk menentukan kategorinya. Biasanya, kita boleh menggunakan beberapa ukuran persamaan, seperti persamaan kosinus, untuk mengukur persamaan antara dokumen. Jika dokumen yang hendak dikelaskan mempunyai persamaan yang tinggi dengan sampel latihan kategori tertentu, maka kita boleh mengklasifikasikannya ke dalam kategori tersebut. Dengan cara ini, kaedah berasaskan vektor perkataan boleh mencapai klasifikasi dokumen kategori yang tidak diketahui.

Terdapat banyak variasi kaedah berasaskan vektor perkataan, yang paling biasa adalah berdasarkan vektor perkataan pra-latihan. Kaedah ini menggunakan vektor perkataan yang telah dilatih, seperti Word2Vec atau GloVe, untuk mempelajari ruang vektor perkataan. Kami kemudiannya boleh menggunakan ruang ini untuk mewakili dokumen dan melatih pengelas menggunakan sampel latihan kategori yang diketahui. Untuk dokumen kategori yang tidak diketahui, kita boleh menentukan kategorinya dengan membandingkan perwakilan vektor perkataannya dengan sampel latihan kategori yang diketahui.

2. Kaedah berasaskan graf pengetahuan

Kaedah berasaskan graf pengetahuan ialah satu lagi kaedah pengelasan dokumen sifar pukulan yang biasa digunakan. Idea asas kaedah ini adalah menggunakan maklumat semantik dalam sampel latihan kategori yang diketahui untuk membina graf pengetahuan, dan kemudian menggunakan graf pengetahuan ini untuk mewakili dokumen. Untuk dokumen kategori yang tidak diketahui, kami boleh mewakilinya sebagai nod dalam graf pengetahuan dan menggunakan nod kategori yang diketahui dalam graf untuk pengelasan.

Kaedah berdasarkan graf pengetahuan memerlukan analisis semantik dan pengekstrakan pengetahuan sampel latihan, jadi ia lebih rumit. Walau bagaimanapun, ia boleh menangkap maklumat semantik peringkat tinggi dokumen dan oleh itu mencapai hasil pengelasan yang lebih baik dalam beberapa kes.

3. Kaedah berasaskan meta-pembelajaran

Kaedah berasaskan meta-pembelajaran ialah kaedah pengelasan dokumen sifar pukulan yang dicadangkan baru-baru ini. Idea asas kaedah ini adalah menggunakan sampel latihan kategori yang diketahui untuk melatih pengelas meta yang boleh meramalkan kategori dokumen berdasarkan ciri metanya (seperti panjang dokumen, pengedaran kekerapan perkataan, dsb. .). Kemudian, untuk dokumen kategori yang tidak diketahui, kita boleh menggunakan pengelas meta untuk meramalkan kategorinya.

Kaedah berasaskan meta-pembelajaran memerlukan sejumlah besar sampel latihan dan sumber pengkomputeran, tetapi boleh mengelaskan dokumen kategori yang tidak diketahui dengan tepat.

Aplikasi klasifikasi dokumen tangkapan sifar

Pengkelasan dokumen tangkapan sifar mempunyai pelbagai aplikasi dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, seperti:

1

dalam kes berbilang bahasa , kami mungkin tidak dapat mendapatkan sampel latihan untuk semua bahasa. Oleh itu, pengelasan dokumen tangkapan sifar boleh digunakan untuk mengklasifikasikan teks dalam bahasa yang tidak diketahui.

2. Klasifikasi berita

Dalam klasifikasi berita, pelbagai topik berita muncul setiap hari, dan sukar untuk mendapatkan sampel latihan untuk semua topik. Oleh itu, pengelasan dokumen tangkapan sifar boleh digunakan untuk mengklasifikasikan topik baharu.

3. Klasifikasi produk

Dalam bidang e-dagang, kita mungkin menghadapi kategori produk baharu, dan sukar untuk mendapatkan sampel latihan untuk semua kategori. Oleh itu, klasifikasi dokumen tangkapan sifar boleh digunakan untuk mengklasifikasikan kategori produk baharu.

Atas ialah kandungan terperinci Kaedah pelaksanaan dan evolusi teknologi berkaitan klasifikasi teks sampel sifar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!