Вопрос или проблема
У меня есть небольшой набор данных (2000 образцов) заголовков газет и их забавных аналогов, где изменено только одно слово, чтобы звучало глупо, например:
Оригинальный заголовок: Полицейский <офицер> арестован за злоупотребление властью
Юмористический заголовок: Полицейская <собака> арестована за злоупотребление властью
Я хочу обучить модель для предсказания измененного предложения по оригиналу. Я планирую реализовать две модели для этой задачи: одну для бинарной разметки входных последовательностей (нужно ли менять слово в предложении) и одну для предсказания предложений с измененными словами.
Пример входных данных Модели 1: Полицейский офицер арестован за злоупотребление властью
Пример выходных данных Модели 1: <без изменения> <изменить> <без изменения> <без изменения> <без изменения> <без изменения>
Пример входных данных Модели 2: Полицейский <…> арестован за злоупотребление властью
Пример выходных данных Модели 2: Полицейская собака арестована за злоупотребление властью
Я собираюсь использовать модель RNN/LSTM для разметки последовательностей. Что касается задачи предсказания измененного слова, я подумываю использовать либо LSTM (конкатенация двух параллельных слоев LSTM – один для работы вперед по левому контексту слова и другой для работы назад по правому контексту), либо дообучение BERTForMaskedLM из huggingface/transformers.
Вопрос в том, будет ли это уместно с учетом небольшого количества данных, или мне стоит перейти на другие модели?
Обе двунаправленные LSTM (как ELMo), так и BERT кажутся подходящими для этой задачи. Какая из них будет работать лучше, можно узнать только через тестирование.
Если вы используете BERT, убедитесь, что применяете типичные меры для избежания переобучения. Если вы применяете LSTM, вам, вероятно, понадобятся меры регуляризации.
Ответ или решение
Использование LSTM или предобученного BERT для предсказания измененных слов в предложении на небольшом наборе данных
В контексте вашей задачи, связанной с прогнозированием измененных слов в предложениях, обладающими характеристиками юмора, выбор между LSTM и предобученной моделью BERT имеет свои особенности и потенциальные преимущества. Рассмотрим каждый из подходов подробнее.
1. LSTM и его применение
LSTM (Long Short-Term Memory) — это разновидность рекуррентной нейронной сети, идеально подходящая для обработки последовательных данных.
Преимущества:
- Гибкость в работе с последовательностями: LSTM эффективно передает информацию на долгие расстояния в пределах последовательности, что может помочь в понимании контекста вокруг изменяемого слова.
- Обучаемость на небольших данных: Несмотря на свои глубокие архитектуры, LSTM может быть настроен для работы с небольшими объемами данных, хоть и существует риск переобучения.
Недостатки:
- Потенциал переобучения: Набор данных из 2000 образцов достаточно мал для LSTM, и без надлежащей регуляризации модель может подгонять данные вместо того, чтобы обобщать.
- Неоптимальное извлечение признаков: Находится в нежелательном положении по сравнению с трансформерами, поскольку LSTM обучает представления, осредняя информацию по временным шагам.
Чтобы избежать переобучения в модели LSTM, рекомендуется внедрить регуляризацию, такую как Dropout, и настроить архитектуру с учетом количества данных.
2. Предобученный BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — это современный подход, использующий механизм внимания для обработки текстов.
Преимущества:
- Глубокое понимание контекста: За счет двухстороннего понимания текста BERT способен учитывать как левый, так и правый контекст слова, что критично при изменении слов для создания юмора.
- Тонкое подстраивание: BERT предобучен на огромных объемах данных, позволяя эффективно адаптировать модель на малом наборе благодаря fine-tuning. Это позволяет избежать проблемы переобучения в большей степени по сравнению с LSTM.
Недостатки:
- Затраты вычислительных ресурсов: Fine-tuning моделей BERT требует больше ресурсов по сравнению с LSTM. Для небольших организаций это может стать значительным ограничением.
- Риск переобучения: Хотя BERT более устойчив к переобучению, из-за ограниченного разнообразия данных необходимо использовать техники ранней остановки и кросс-валидацию.
Рекомендации по выбору
С учетом объема вашего набора данных (2000 образцов), вот несколько рекомендаций:
-
Модель BERT:
- Используйте предобученный BERTForMaskedLM, так как это обеспечит более качественные представления для предсказания и позволит использовать преимущества transfer learning. Настройте модель для вашей задачи, внедрив регуляризацию (например, Dropout).
- Применяйте técnicas меры для предотвращения переобучения, такие как регуляризация и ранняя остановка.
-
Модель LSTM:
- Если вы все-таки решите использовать LSTM, убедитесь, что архитектура настроена на малый объем данных, включая использование методов регуляризации.
- Рассмотрите возможность добавления дополнительных уровней внимания или комбинированной архитектуры, которая может объединять LSTM с другими подходами для улучшения результатов.
Заключение
Хотя и LSTM, и BERT имеют место в этой задаче, использование предобученного BERT кажется более подходящим, учитывая его способность работать с контекстом и меньший риск переобучения на небольшом наборе данных. Я рекомендую вам провести тестирование обеих моделей для окончательной валидации, а также убедиться, что выбранный подход соответствует вычислительным возможностям вашего оборудования. Таким образом, вы сможете достичь наилучших результатов в вашем проекте.