Вопрос или проблема
У меня есть случай использования, в котором мне нужно получить координаты каждого блочного элемента на странице (будь то параграф, изображение, таблица), где я обучаю модель, чтобы понять, как они располагаются на данной странице, где некоторые документы имеют хорошую компоновку, а другие – плохую, и я хочу обучить это, добавив координаты нового документа и попытаться понять, имеет ли он хорошую компоновку или плохую. Я хочу понять, как я могу этого добиться, используя некоторые методы глубокого обучения?
Может кто-то предложить подход к решению этой задачи?
Я пытался работать с рекуррентными нейронными сетями, но не уверен, что это правильный подход.
Когда вы говорите о компоновке, я предполагаю, что вы имеете в виду, как элементы расположены на странице. В этом случае деление вашей страницы на сетки и представление каждого элемента с помощью номеров сетки должно решить вашу проблему. Предположим, ваша страница разделена на сетки 9 x 9, тогда вы можете использовать этот фрейм данных в качестве входных данных. Сетки могут быть заменены вашими координатами. Вы можете добавить дополнительные параметры, такие как размер шрифта, стиль шрифта, цвет и т.д.
номер header1 header2 header3 paragraph1 размер-шрифта-h1 размер-шрифта-h2 цель
1 (2,3) 4 (4,2) 3 12 8 0
Кортеж представляет собой координаты, а отдельное число представляет собой номер сетки. Размер шрифта можно добавить для каждого элемента, что увеличит размеры набора данных. Возможно, сначала попробуйте запустить более простой алгоритм, такой как случайный лес, а затем перейдите к методам глубокого обучения. Иногда более простые алгоритмы работают лучше, чем сложные алгоритмы.
Эстетическая ценность веб-страницы, Классификация компоновки
Ответ или решение
Обучение модели на основе макета документа: классификация хороших и плохих композиций
Ваша задача по классификации макетов страниц документов на основе их структуры, включая блоки текста, изображения и таблицы, представляет собой интересный вызов в области обработки естественных языков и компьютерного зрения. Для успешного решения данной задачи можно использовать методы глубокого обучения. Ниже представлен детализированный подход к построению модели.
1. Подготовка данных
Первым шагом является сбор и подготовка вашего обучающего набора данных. Вам необходимо собрать образцы хороших и плохих макетов документа для создания меток. Каждый документ должен быть аннотирован, определив координаты его элементов, таких как параграфы, изображения и таблицы.
a. Разделение на сетку
Для упрощения обработки данных, вы можете разделить страницу на сетки. Например, можно разбить страницу на сетку 9×9, где каждая ячейка будет представлять собой координаты элемента. Таким образом, каждый элемент будет представлен не только своим типом, но и его позиционными данными (координатами).
Пример структуры данных:
номер | заголовок1 (координаты) | заголовок2 (координаты) | параграф1 (координаты) | размер шрифта H1 | размер шрифта H2 | метка
1 | (2,3) | (4,2) | (3,6) | 12 | 8 | 0b. Дополнительные признаки
Помимо координат, вы можете включить и другие характеристики, такие как размер шрифта, стиль шрифта и цвет. Эти данные позволят вашей модели глубже понять, какие особенности делают макет более "красивым" или "плохим".
2. Выбор модели
Рекомендуется начать с более простых моделей, таких как Случайный Лес или Градиентный Бустинг. Эти методы могут дать хорошие результаты без сложной настройки, позволяя вам быстро получить первичные результаты. Простой классификатор может выявить базовые паттерны в данных.
a. Использование RNN
Несмотря на то, что рекуррентные нейронные сети (RNN) часто используются для обработки последовательных данных, в случае анализа макета документов они могут оказаться не столь уместными. Лучше рассмотреть использование Сверточных Нейронных Сетей (CNN), которые лучше подходят для обработки двумерных данных, таких как изображения макета страниц.
3. Обучение и тестирование модели
Обучение модели
После подготовки данных и выбора алгоритма следуйте следующим шагам:
-
Обучение модели: Train your model on the annotated dataset, ensuring to split your data into training and validation sets to prevent overfitting.
-
Кросс-валидация: Используйте кросс-валидацию для проверки устойчивости модели, что поможет вам лучше понять, как она будет работать с новыми данными.
Тестирование модели
- Тестирование на невидимых данных: После завершения обучения протестируйте модель на новом наборе документов с предварительно известными метками, чтобы оценить её точность и способность к обобщению.
4. Внедрение
Как только модель достигнет приемлемого уровня точности, вы можете начать использовать её для последующего анализа новых макетов документов. Вводя координаты нового документа в модель, вы сможете получать выводы о его качестве: "хороший" или "плохой" макет.
Заключение
Предложенный подход включает в себя множество этапов, начиная от подготовки данных и заканчивая обучением модели и её тестированием. Этот процесс сочетает в себе как простые алгоритмические методы, так и более сложные методы глубокого обучения, что позволяет достичь наилучших результатов для анализа макетов страниц. Не забывайте также следить за исследовательскими публикациями и последними достижениями в данной области, так как технологии постоянно развиваются.