Вопрос или проблема
Я работаю над классификатором документов, который может выполнять классификацию на основе структуры документа. Мой план состоит в том, чтобы получить векторное представление слов, а также координаты слов и как-то комбинировать эти две функции и пропускать их через графовую сверточную сеть (GCN), чтобы сгенерировать графовое встраивание, которое я затем могу использовать для обучения классификатора. Я ссылался на эту работу, где выполняется извлечение данных, сначала получая векторное представление текста и векторное представление изображения, а затем комбинируя их с помощью покомпонентного сложения. Мне интересно, какое было бы хорошее решение для комбинирования как текстовых признаков, так и позиционных признаков (x, y, высота и ширина).
Когда текст доступен в виде отсканированного изображения:
- Разделите изображение на маленькие сетки.
- Назначьте каждой сетке номер строки/столбца, например (i,j).
- Теперь к вашему вектору слова добавьте 2 ячейки, которые будут номером строки и столбца ячейки, к которой принадлежит слово.
Когда текст доступен в виде
имейте документ в формате html. Затем имейте векторы представления для всего html DOM-дерева этого документа, которое будет включать как теги, так и фактический текст. Таким образом, HTML-теги будут предоставлять пространственную/позиционную информацию.
Ответ или решение
Эффективный Подход к Встраиванию Текстовых и Пространственных Признаков для Классификации Документов
В данной статье мы рассмотрим хорошие подходы для встроения текстовых и пространственных признаков в задачах классификации документов, принимая во внимание необходимость учитывать структуру документа. Здесь мы сосредоточимся на методах, которые можно интегрировать с использованием Графовых Сверточных Сетей (GCN).
Основные Этапы Процесса Встраивания
-
Извлечение Текстовых Признаков:
- Для начала, необходимо извлечь текстовые признаки с использованием современных методов векторизации слов, таких как Word2Vec, GloVe или более сложные трансформеры, например BERT. Эти модели помогут создать высококачественные векторные представления слов, которые захватывают смысл и контекст.
-
Извлечение Пространственных Признаков:
- Если ваши документы представлены в виде сканированных изображений, разбейте изображение на небольшие сетки. Для каждой сетки назначьте номер строки и столбца (i,j), что создаст координатную сетку. Затем к каждому вектору слова добавьте два дополнительных элемента — номера строки и столбца, к которым относится это слово.
- В случае документов в формате HTML, создайте векторы для всей структуры DOM. Каждому тэгу будет соответствовать его текстовое содержание и его позиция в документе, что обеспечит необходимую пространственную информацию.
Комбинирование Текстовых и Пространственных Признаков
Существует несколько методов сочетания текстовых и пространственных признаков:
-
Конкатенация: Один из самых простых методов, который заключается в объединении векторов текстовых признаков и пространственных координат. Однако, этот метод может быть ограничен, так как не учитывает взаимодействия между ними.
-
Адаптивное Объединение: Сначала обучите две отдельных нейронные сети — одну для текстовых признаков и другую для пространственных. Затем объедините их выходы с помощью полносвязного слоя, что позволит модели изучить более сложные зависимости.
-
Элементное Сложение: Как упоминается в упомянутой вами статье, можно выполнить элементное сложение векторов. Этот метод позволяет учитывать текстовые и пространственные признаки на одном уровне, но может привести к потере информации, если размеры векторов не совпадают.
Применение Графовых Сверточных Сетей (GCN)
После того как текстовые и пространственные признаки объединены, их можно использовать для создания графового представления документа, где:
- Узлы графа представляют векторы слов (с учетом их пространственных признаков).
- Ребра между соединенными узлами могут отражать структурные или семантические отношения между словами.
Графовые Сверточные Сети помогут извлечь представления из этих графов, учитывая связи между узлами, что потенциально улучшит качество классификации, особенно для документов, где структура имеет критическое значение.
Заключение
Эффективная классификация документов требует тщательной интеграции текстовых и пространственных признаков. Предложенные методы встраивания могут значительно повысить точность классификатора. Важно экспериментировать с различными способами комбинирования признаков и настройки Графовых Сверточных Сетей для достижения наилучших результатов.