Вопрос или проблема
Для классификации текста на три категории вопрос, жалоба и дополнение, где каждый экземпляр может иметь несколько меток (вопрос и жалоба, вопрос и дополнения):
- лучше иметь одну модель для всех трех категорий?
- или две модели, первая для (вопрос или нет), а вторая для (жалобы, дополнения или другое)?
какой подход лучше, когда данные аннотированы, не аннотированы и несбалансированы?
В общем, существует два основных варианта для многометочной классификации:
- Бинарная модель для каждого класса, в этом случае метки предполагаются независимыми друг от друга.
- Совместная модель, которая обучает все классы вместе, так что на этапе обучения класс представляет три значения для меток, например:
- класс “NNN” означает отсутствие метки вообще
- класс “NNY” означает нет для вопроса, нет для жалобы и да для дополнений
- класс “NYN” означает нет для вопроса, да для жалобы и нет для дополнений
- …
- класс “YYY” означает да для вопроса, да для жалобы и да для дополнений
Теоретически существует $2^3$ возможных классов для 3 меток, но на практике может быть меньше комбинаций в данных (как предположено в вопросе). Если метки зависят друг от друга (например, если маловероятно, что документ будет одновременно и жалобой, и дополнением), то совместная модель более уместна. Однако совместная модель может потребовать больше экземпляров для правильного обучения, так как у нее больше работы, чем у бинарной модели.
Ответ или решение
Вопрос о том, какой подход лучше использовать для многометочной классификации — один модель с большим количеством категорий или две отдельные модели для разных подзадач, требует учета нескольких факторов, таких как зависимость меток, объем данных и характер задач.
Выбор подхода
-
Одна модель для всех категорий:
- В этом случае модель обучается на всех трех классах одновременно: "вопрос", "жалоба", "комплимент".
- Подход может быть выгоден, если метки зависимы друг от друга. Например, если вероятность того, что текст будет одновременно и жалобой, и комплиментом, низка, то совместная модель может быть более эффективной.
- Также это может снизить вероятность пропуска связанных паттернов, так как модель будет учиться распознавать структуры текста, которые могут correspond к нескольким меткам.
-
Две модели:
- Первая модель может определять, является ли текст вопросом или нет. Вторая модель обрабатывает оставшиеся классы: "жалоба", "комплимент" или "ничего".
- Этот подход заранее задает некоторую независимость между метками, что может быть полезно, если метки действительно независимы друг от друга, или если у вас не хватает данных для одной модели, чтобы обрабатывать все метки одновременно.
- При этом, если первая модель сделает ошибку в классификации текста как "не вопрос", это может повлиять на результаты второй модели.
Учет структуры данных
При выборе подхода необходимо учитывать следующее:
- Балансировка данных: Если разделение данных на группы (вопросы и остальные классы) имеет значительный дисбаланс, две модели могут достичь лучших результатов, так как каждая модель будет оптимизирована для своей конкретной группы.
- Наличие меток: Если ваши данные содержат много неточных, недостающих или несбалансированных меток, стоит рассмотреть возможность использования отдельных моделей для улучшения общей производительности.
- Объем данных: Для более сложной модели (одной на все метки) потребуется больше данных для надежного обучения. Если данных мало, имеет смысл использовать две более простые модели.
Заключение
Нет однозначного ответа на вопрос, какая из стратегий будет лучше, так как это зависит от множества факторов: зависимости меток, структуры данных, наличия меток, а также объема и сбалансированности обучающего набора. Обе стратегии имеют свои преимущества и недостатки.
Рекомендуется провести эксперименты с обеими стратегиями на ваших данных, чтобы определить, какая из них дает лучшие результаты, и адаптировать ваш подход исходя из полученных результатов.