Вопрос или проблема
Я хочу классифицировать текстовые образцы длиной 500 символов на предмет того, похожи ли они на естественный язык, с помощью рекуррентной нейронной сети на уровне символов. Я не уверен, как лучше всего подавать входные данные в РНН. Вот два подхода, о которых я подумал:
- Подать все 500 символов (по одному на каждом временном этапе) в РНН и предсказать бинарный класс, $\{0,1\}$.
- Подать более короткие перекрывающиеся сегменты (например, 10 символов) и предсказать следующий (например, 11-й) символ. Преобразовать это в классификацию, взяв тестовые входные данные и вычислив совместную вероятность наблюдаемых символов на основе распределений предсказанных следующих символов.
Первый подход кажется не оптимальным, так как я не верю, что 1-й символ каким-либо образом повлияет на предсказание 500-го символа. Второй подход дает мне стремяще малые вероятности, когда вы вычисляете совместную вероятность.
Я стремлюсь к более тонкой языковой модели, аналогичной подсчету частоты n-грамм. В данный момент я использую простые РНН, но намереваюсь перейти на LSTM или GRU.
Для обработки естественного языка на уровне символов часто используются одномерные свертки для уменьшения числа скрытых состояний до разумного количества.
Например, ELMo сначала токенизирует входные данные в слова, а затем использует CNN с максимальным объединением для получения векторных представлений слов на основе символов, которые используются в качестве входных данных для LSTM.
В машинном переводе существует подход, который уменьшает входные данные на уровне символов до скрытых состояний псевдослов. Это одномерная CNN по входным символам (здесь без сегментации входных данных на слова), после CNN идет максимальное объединение с шагом окна 5 (что является средней длиной слова) и несколько слоев скоростных дорог. Эти псевдословесные состояния затем снова используются в качестве входных данных для LSTM.
Ответ или решение
Оптимальная настройка ввода для классификации текста на уровне символов с использованием RNN
Классификация текстов на уровне символов представляет собой интересную задачу, особенно когда дело касается определения, выглядит ли текст как естественный язык. Ваша цель заключается в том, чтобы классифицировать 500-символьные образцы текста. Давайте проведем глубокий анализ предложенных вами подходов, а также внедрим более оптимальные стратегии на основе существующих исследований.
Подход 1: Полное введение 500 символов в RNN
Первый подход предполагает подачу всей последовательности из 500 символов в RNN, предсказывая бинарный класс (0 или 1). Этот метод, хотя и интуитивно понятен, действительно может иметь свои недостатки. Основные аспекты:
-
Долгосрочные зависимости: Как вы правильно заметили, первое состояние (первый символ) может не иметь значительной корреляции с последним состоянием (последний символ). RNN, особенно простые, могут плохо справляться с долговременными зависимостями. Лучшими решениями для этого будут LSTM или GRU, так как они лучше улавливают такие связи.
-
Обработка последовательностей: Полные последовательности могут потребовать значительных ресурсов для обучения и предсказания, при этом может быть сложно уловить смысл на локальных участках текста.
Подход 2: Использование коротких перекрывающихся сегментов
Второй подход заключается в том, чтобы делить 500 символов на более короткие перекрывающиеся сегменты, например, по 10 символов, и предсказывать следующий символ. Затем полученные вероятности можно использовать для оценки вероятности класса.
-
Недостатки: Как вы упомянули, метод, основанный на простой вероятности, может привести к очень маленьким значениям. Это связано с размерами пространства вероятностей при расчете совместной вероятности для больших последовательностей.
-
Практическая осуществимость: Однако данный метод позволяет сосредоточиться на непосредственных контекстах и локальных структурах, что может быть полезным для обучения модели.
Оптимальная стратегия
-
Использование сверточных нейронных сетей (CNN): Как показано в исследованиях, таких как работа ELMo, использование одноразмерной сверточной нейронной сети для предобработки ввода является мощным подходом к сокращению пространства состояний. Вы можете использовать CNN, чтобы создать скрытые представления символов, что позволит вашему RNN работать с более сжатыми и информативными данными.
-
Псевдословесные скрытые состояния: Следуя исследованиям в области машинного перевода, можно использовать одноразмерные CNN для создания псевдословесных состояний из символов и затем подавать их в LSTM. Это позволяет улавливать семантическую информацию в более широких контекстах, чем просто обработка отдельного символа.
-
Смешанный подход: Рассмотрите возможность использования комбинации обоих подходов. Сначала примените CNN, чтобы извлечь более глобальные характеристики из текстов, а затем используйте LSTM для обработки полученных скрытых состояний и выполнения финальной классификации.
Заключение
Классификация текста на уровне символов требует продуманного подхода к формированию вводной информации для RNN. Существует несколько методов, которые могут быть использованы для улучшения результатов:
- Используйте сверточные слои для извлечения признаков.
- Применяйте LSTM или GRU для повышения способности модели улавливать долгосрочные зависимости.
- Рассмотрите возможность использования различных методов в комбинации для достижения более высоких результатов.
Эти методы не только улучшат производительность вашей модели, но и позволят обрабатывать тексты более эффективно. Используя приведенные рекомендации, вы сможете оптимизировать вашу модель для более точной классификации текстов, что было бы невозможно с применением только одного из предложенных вами методов.