Вопрос или проблема
У нас есть большая коллекция документов (D), каждый из которых сопровождается набором метаданных (M). В этой коллекции некоторые документы являются родительскими и имеют несколько дочерних документов. Как родительские, так и дочерние документы являются частью набора документов D. Количество дочерних документов может варьироваться для каждого родительского документа. В прошлом люди вручную сортировали дочерние документы каждого родительского документа на основе усмотрения метаданных родителя и дочерних документов. Наша цель – разработать модель машинного обучения (ML), которая сможет изучить эти критерии сортировки и предсказать последовательность дочерних документов, присоединенных к родительскому документу, используя как метаданные родителя, так и дочерние метаданные (M). По сути, мы стремимся вывести относительный порядок дочерних документов, связанных с родителем.
В настоящее время у нас есть набор данных, структурированный как M(Parent), M(Children), Sort_Order. Однако мы можем заново создать/перераспределить набор данных, чтобы соответствовать требуемому формату. Учитывая этот сценарий, какую стратегию нам следует использовать для решения этой проблемы?
Я получил полезный ответ в другом месте от @divayjindal, и цитирую:
Это своего рода задача LTR, где у вас есть ранжированный список элементов относительно запроса. Стандартная техника ListWise LTR может применяться здесь.
Ответ или решение
Прогнозирование последовательности в наборе данных «Родитель – Ребёнок»
В рамках данной задачи мы сталкиваемся с ситуацией, в которой необходимо автоматизировать процесс сортировки дочерних документов, основываясь на метаданных родительского и дочернего документов. Данная проблема может быть классифицирована как задача «обучения с учителем», где модель будет обучаться на существующем наборе данных, содержащем информацию о родительских и дочерних документах, а также порядок их сортировки. Ниже представлена детализированная стратегия для решения этой проблемы.
1. Понимание структуры данных
Для начала важно досконально разобраться в структуре данных, которую мы будем использовать. Ваша структура состоит из трех компонентов:
- M(Parent): Метаданные родительского документа.
- M(Children): Метаданные дочерних документов.
- Sort_Order: Определённый порядок расположения дочерних документов, зависящий от родительского документа.
Имея этот набор данных, мы можем создать новый набор, в котором каждая запись будет включать в себя и метаданные, и порядок сортировки.
2. Препроцессинг данных
На этом этапе необходимо провести очистку и нормализацию данных:
- Убедитесь, что отсутствуют дубликаты и пропущенные значения.
- Преобразуйте метаданные в числовой формат, пригодный для машинного обучения (например, с использованием one-hot encoding или TF-IDF для текстовых данных).
- Сформируйте отдельные наборы данных для родительских и дочерних документов, если это необходимо.
3. Выбор модели
В соответствии с утверждением о сходстве с задачей «Learning to Rank» (LTR), вам целесообразно рассмотреть следующие подходы:
- ListWise подходы: Эти методы учатся распознавать полные списки документов и сортировать их на основе определенного критерия. Примеры включают алгоритмы, такие как RankNet и LambdaMART.
- Neural Network Architectures: Использование нейронных сетей, например CNN (сверточные нейронные сети) или RNN (рекуррентные нейронные сети), может помочь выявить скрытые зависимости в метаданных. Они могут быть особенно эффективными при работе с текстом.
4. Обучение модели
Обучение модели следует осуществлять с учетом различий в количестве дочерних документов. Не забывайте об использовании подхода к кросс-валидации для обеспечения устойчивости модели и предотвращения переобучения:
- Разделите ваши данные на обучающую, валидационную и тестовую выборки.
- Настройте гиперпараметры модели, используя валидационную выборку.
- Оцените производительность модели с использованием средств метрик качества, таких как NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain) и MAP (Mean Average Precision).
5. Оценка производительности и оптимизация
После обучения модели необходимо оценить её качество. Использование различных метрик позволит вам понять, насколько хорошо ваша модель предсказывает порядок дочерних документов:
- Используйте тестовые данные, чтобы оценить производительность модели и выявить возможные проблемы.
- Оптимизируйте модель, усовершенствовав алгоритмы или ведя работу с дополнительными метаданными.
6. Внедрение и мониторинг
После успешного тестирования и валидации модель готова к развертыванию. Но не забывайте об этапах мониторинга:
- Регулярно проверяйте производительность модели и вносите корректировки по мере изменения данных.
- Собирайте обратную связь от пользователей для улучшения качества предсказаний.
Заключение
Разработка модели для прогнозирования последовательности дочерних документов в рамках родительских объектов является сложной задачей, требующей комплексного подхода. Опираясь на методы обучения с учителем и подходы, связанные с сортировкой, можно создать эффективное решение, которое значительно упростит процесс. Комбинируя анализ данных, обучение моделей и дальнейшую оптимизацию, вы сможете достичь поставленных целей и добиться высокой точности предсказаний.