Вопрос или проблема
Я ищу решение проблемы мультиклассовой классификации с длинными последовательностями текста, где в некоторых строках содержится тысячи токенов. Некоторые современные методы, такие как BERT, имеют ограничение на количество токенов, и мне интересно, что сейчас делается для работы с более длинными текстовыми последовательностями при классификации?
Традиционные методы не имеют такого ограничения: Наивный Байес, SVM, деревья решений…
Также смотрите https://stackoverflow.com/questions/58636587/how-to-use-bert-for-long-text-classification
.
Ответ или решение
Обработка многоклассовой классификации длинных последовательностей текста представляет собой сложную задачу, особенно учитывая ограничения современных языковых моделей, таких как BERT, которые имеют лимит на количество токенов (обычно 512). В таких случаях могут быть использованы различные методы и стратегии для работы с более длинными текстами. В этом ответе рассмотрим несколько подходов, которые хорошо зарекомендовали себя в данной области, и подойдут для многометочной классификации.
1. Разделение текста на фрагменты (Sliding Window)
Один из простых и эффективных способов обработки длинных текстов — это разбивка текста на более короткие фрагменты. С помощью метода "скользящего окна" текст можно разбить на перекрывающиеся части. Каждая часть обрабатывается отдельно, и для каждой из них модель предсказывает метки. Для получения итоговых меток можно использовать интерпретацию результатов между фрагментами — например, с помощью голосования или путем вычисления средней метрики.
2. Иерархические модели
Иерархические модели подходят для обработки длинных текстов, разбивая задачу на более мелкие подзадачи. Сначала текст может быть классифицирован на уровне абзацев или предложений, а затем на уровне всего документа. Такой подход позволяет эффективно использовать контекст на каждом уровне, улучшающий качество предсказаний.
3. Усовершенствованные архитектуры Transformer
Для работы с длинными последовательностями были разработаны модификации архитектуры Transformer, которые позволяют преодолевать ограничения стандартного BERT. Некоторые из них включают:
- Longformer: использует механизм локального внимания и может обрабатывать значительно более длинные последовательности благодаря снижению вычислительной сложности.
- Reformer: применяет методы для уменьшения объемов памяти за счет использования дружественных к памяти версий внимания, что позволяет обрабатывать длинные последовательности.
- Big Bird: комбинирует локальное и глобальное внимание, позволяя моделям работать с последовательностями до 4096 токенов и более.
4. Модели с большими контекстами
Существуют специализированные языковые модели, как T5 и GPT-3, которые могут поддерживать длинные контексты. Эти модели, как правило, лучше справляются с задачами, где необходимо учитывать весь текст для классификации.
5. Использование настраиваемых эмбеддингов
В некоторых случаях можно использовать проекты для создания кастомизированных векторных представлений текста (ембеддингов), которые эффективнее захватывают семантические особенности длинных текстов. Например, внедрение дополнительных свойств в BERT через механизмы attention или использование моделей, обученных на специфических данных, может помочь в достижении лучших результатов.
6. Подходы на основе графов и деревьев решений
Хотя традиционные методы (такие как SVM, решающие деревья и Наивный байес) могут быть менее эффективны для очень длинных последовательностей, стоит рассмотреть возможности работы с графами и деревьями решений для организации текстовой информации. Эти методы могут быть полезными для представления и обработки структурированных данных и извлечения особенностей из длинных текстов.
Заключение
Отвечая на вопрос о том, как обрабатывать длинные последовательности в многоклассовой классификации, можно выделить множество различных подходов. Разделение текста на фрагменты, применение иерархических моделей, использование усовершенствованных архитектур Transformer и настраиваемых эмбеддингов, а также комбинирование методов — все это открывает новые горизонты для эффективной работы с текстами, превышающими лимит токенов стандартных моделей. Выбор конкретного метода должен определяться задачей, размерами данных и доступными вычислительными ресурсами.