Вопрос или проблема
Итак, я новичок в области глубокого обучения и обработки естественного языка (NLP). Я прочитал несколько блогов на Medium, Towards Data Science и статьи, где говорится о предварительном обучении векторных представлений слов в несупервизорном режиме, а затем их использовании в супервизорной нейронной сети. Но недавно я прочитал блог пост, который предположил, что обучение векторных представлений слов во время обучения нейронной сети дает лучшие результаты. Вот другая ссылка.
Поэтому мой вопрос: какой метод мне следовать?
Некоторые видео на YouTube, которые я посмотрел:
- Глубокое обучение для NLP без магии Часть 1, 2 и 3
Есть один ответ, который следует знать: попробуйте оба метода и выберите тот, который дает лучший результат. Я бы сказал, что в общем предварительно обученные векторные представления обычно дают лучшие результаты. Вы также можете начать с предварительно обученных векторных представлений в качестве начальных условий и позволить им обучаться, возможно, с более низким темпом обучения.
В любом случае, текущее состояние искусства в классификации текста — это ULMFIT (https://arxiv.org/abs/1801.06146), который на самом деле не делает ничего из этого. Он предварительно обучает векторные представления и РНС с языковой моделью в Википедии и в целевом тексте, а затем донастраивает всю модель с помощью целевого текста.
Это зависит от доступа к обучающим данным, вычислительного бюджета и желаемого уровня производительности.
Обучение векторных представлений с нуля потребует как обучающих данных, так и вычислительных ресурсов. Если у вас есть доступ к обоим, существует повышенная вероятность улучшения производительности для последующих моделей супервизорного обучения.
Использование предварительно обученных векторных представлений не требует обучения, следовательно, не требует ни обучающих данных, ни вычислительных ресурсов. Эти векторные представления могут быть или не быть полезными для конкретной задачи супервизорного обучения.
Одним из вариантов является гибридный подход: взять предварительно обученные векторные представления и затем донастроить их с использованием специфических данных проекта. Это имеет все преимущества использования предварительно обученных векторных представлений и может использовать данные, специфические для задачи. Предполагается, что у вас есть доступ к необходимому вычислительному бюджету и техническим навыкам.
Ответ или решение
Обучение нейронных векторных представлений слов (word embeddings) — это важный аспект работы в области глубокого обучения и обработки естественного языка (NLP). Существует несколько подходов к обучению таких векторных представлений, и выбор между ними может зависеть от различных факторов, таких как доступность данных, вычислительные ресурсы и требования к производительности. Давайте рассмотрим основные методы, использование предобученных векторов и возможность комбинирования подходов.
1. Обучение векторов слов с нуля
Обучение векторов слов с нуля включает в себя использование ваших данных для обучения модели векторного представления. Этот метод имеет следующие преимущества:
- Адаптивность: Вектора будут специализированы для вашего конкретного набора данных и, следовательно, могут лучше захватывать специфические взаимосвязи и значения слов в контексте вашей задачи.
- Доступ к большому набору данных: Если у вас есть большой и разнообразный текстовый корпус, обучение векторов с нуля может привести к лучшим результатам.
Однако этот метод требует значительных вычислительных ресурсов и времени, а также большого объема данных для достижения хороших результатов.
2. Использование предобученных векторов
Предобученные векторы слов, такие как Word2Vec, GloVe или FastText, были обучены на крупных корпусах данных и могут стать хорошей отправной точкой для ваших задач. Преимущества этого подхода включают:
- Экономия ресурсов: Вы не тратите время и вычислительные мощности на обучение с нуля.
- Быстрое внедрение: Предобученные векторы можно быстро интегрировать в вашу модель.
Тем не менее, предобученные вектора могут не всегда хорошо работать для специализированных задач, особенно если ваша область имеет уникальную терминологию или стиль изложения.
3. Гибридный подход
Также существует гибридный подход, который сочетает в себе преимущества обоих методов. Вы можете начать с предобученных векторов и дообучить их на своем конкретном наборе данных. Это позволяет использовать обобщенные представления слов, а затем адаптировать их к специфике вашей задачи.
- Финетюнинг: Задача заключается в дообучении предобученных векторов с небольшим уровнем обучения, чтобы они лучше соответствовали вашему контексту. Это может быть особенно полезно, если у вас есть небольшой набор размеченных данных.
Заключение
В конечном счете, принятие решения о том, какой метод использовать, зависит от конкретных обстоятельств: доступности данных, вычислительных ресурсов и специфики задачи. Рекомендуется провести эксперименты с различными подходами: начните с предобученных векторов, затем попытайтесь обучить векторы с нуля, и не забывайте о гибридном подходе, который может принести наилучшие результаты. Если ваши задачи требуют более сложных подходов, рассмотрите возможность применения методов, таких как ULMFiT, которые демонстрируют хорошую производительность в задачах классификации текста.
Надеюсь, что эта информация поможет вам принять осознанное решение о том, как подходить к обучению векторов слов в вашей работе.