Вопрос или проблема
В классификации предложений с использованием предварительно обученных эмбеддингов (fasttext) в CNN, как CNN предсказывает категорию предложения, если слова не были в обучающем наборе?
Я думаю, что обученная модель содержит веса, эти веса не обновляются на этапе предсказания, верно?. Тогда, что происходит, когда слова в предложении (категорию которого CNN будет предсказывать) не были видны во время обучения? Я думаю, что у них нет векторного представления слов, только у слов, которые были найдены в обучении.
Если вы оставляете эмбеддинги FastText неизменными и не тонко настраиваете их во время обучения, это не имеет большого значения, что слова не были в обучающем наборе, если они присутствуют в эмбеддингах FastText. В конце концов, это самое большое преимущество использования предварительно обученных эмбеддингов слов.
Важное свойство эмбеддингов состоит в том, что похожие слова получают похожие эмбеддинги. CNN, возможно, не видела точно такой же эмбеддинг, но похожие слова, вероятно, присутствовали в обучающем наборе данных.
Слова, которые не охвачены предварительно обученными эмбеддингами, получили общее представление для неизвестного (вне словаря, OOV) слова. Обычно это собственные имена. Обычно хорошо, если вы убедитесь, что CNN учится работать с ними уже во время обучения (вы можете случайным образом заменить некоторые редкие слова случайными строками), потому что если эмбеддинг неизвестного токена (который обычно значительно отличается от всех других эмбеддингов) появляется во время вывода и никогда не виделся во время обучения, это может привести к неожиданному поведению.
Ответ или решение
Прогнозирование с использованием слов, не входивших в обучающий набор, в CNN с предобученными эмбеддингами слов
При классификации предложений с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) и предобученных эмбеддингов слов (например, FastText), возникает важный вопрос: как модель справляется с предсказанием категорий предложений, содержащих слова, которые не были представлены в обучающем наборе? Разберёмся с этой темой подробнее.
Основные концепции
1. Предобученные эмбеддинги и их преимущества:
Предобученные эмбеддинги, такие как FastText, имеют одно из основных преимуществ — они учитывают семантическое сходство слов. Это значит, что несмотря на то, что некоторые слова могут отсутствовать в вашем обучающем наборе, они могут быть представлены в эмбеддингах, и CNN всё равно сможет их интерпретировать.
2. Веса модели и этап предсказания:
Вы абсолютно правы, утверждая, что веса модели, после её обучения, остаются неизменными во время предсказания. Модель не обновляет свои веса, однако использует их для генерации предсказаний на новых данных. Если слова в предложении отсутствуют в обучающем наборе, но присутствуют в предобученных эмбеддингах, то CNN сможет применить эти векторные представления для анализа новых текстов.
Как обрабатываются слова, не входящие в обучающий набор?
1. Использование предобученных векторов:
Если слово встречается в FastText эмбеддингах, CNN сможет получить его векторное представление. Даже если конкретное слово не присутствует во время обучения модели, его представление уже доступно в виде вектора, который модель использует. Это является одним из главных преимуществ предобученных моделей, так как они обеспечивают качественные векторы для общего словарного запаса.
2. Проблема с незнакомыми словами:
Слова, не представленные ни в обучающем наборе, ни в эмбеддингах, могут быть обозначены как "уникальные" или "неклассические" (OOV — out-of-vocabulary). Для таких слов чаще всего используется специальный токен (например, [UNK]), который представляет собой общее значение для всех незнакомых слов. Это позволяет модели иметь единую обработку для таких случаев, однако лучше всего, если модель уже была обучена на данных, включающих подобные токены.
3. Обработка редких и уникальных слов:
Для улучшения устойчивости модели к уникальным словам, рекомендуется в процессе обучения применять некоторые техники, такие как случайное замещение редких слов на специальные токены. Это позволяет CNN научиться обрабатывать ситуации, когда такие слова встречаются, и минимизировать негативное влияние незнакомых слов во время предсказания.
Заключение
CNN с использованием предобученных эмбеддингов, таких как FastText, предоставляет эффективный инструмент для обработки текста, даже если некоторые слова отсутствуют в обучающем наборе. Ключевым моментом является возможность использования представлений слов из предобученных моделей, что позволяет учитывать семантические связи и находить категории для новых предложений. Правильная организация обработки редких и незнакомых слов — важный аспект, позволяющий повысить точность и стабильность модели при работе с реальными данными.