Вопрос или проблема
Так что в моей голове у меня есть идея о том, как должна выглядеть эта архитектура, или, по крайней мере, как она должна себя вести, но мне трудно ее реализовать. Позвольте мне описать проблему, и если кто-то имеет идеи о том, как это можно реализовать, дайте знать. Или если я слишком много размышляю над решением.
Я пытаюсь классифицировать аккаунты на две группы: хорошие и плохие. У меня есть несколько текстовых документов на каждый аккаунт. Я хочу взять текстовые документы для одного аккаунта и отсортировать их хронологически. Затем использовать рекуррентную нейронную сеть, чтобы фактически научиться представлению для каждого документа (традиционная рекуррентная архитектура для текста должна работать нормально), а затем вставить эти векторы представлений в рекуррентную нейронную сеть на уровне документа, чтобы предсказать, когда аккаунт переходит из хорошего в плохой. Таким образом, по мере поступления новых документов для аккаунта я получаю обновленные оценки “плохости” для аккаунта и, возможно, помечаю аккаунт, если он превысит определенный порог. Я бы хотел иметь какую-то архитектуру “от начала до конца”. Как я уже сказал, не знаю, как перенести то, что у меня в голове, в компьютер.
Вот мой вопрос: кто-нибудь знает о реализации подобного?
Простая реализация такой сети могла бы быть следующей:
Входные данные –>
Слой векторных представлений –>
Слой LSTM –>
Слой Softmax
Это позволило бы слою векторных представлений изучить ваше представление документа, а слою LSTM научиться состояниям на основе наблюдаемых последовательностей этих экземпляров векторов представлений, и, наконец, слой Softmax интерпретировать эти состояния на уровне аккаунта как “хорошие” или “плохие”.
Ответ или решение
Для вашей задачи классификации аккаунтов на "хорошие" и "плохие" с использованием рекуррентных нейронных сетей (РНС) по множеству документов, я предлагаю следующую архитектуру, которая может помочь вам реализовать вашу идею.
Архитектура РНС для классификации аккаунтов
-
Предобработка данных:
- Соберите все текстовые документы, связанные с каждым аккаунтом, и упорядочите их хронологически. Это важно, так как вы хотите отслеживать, как статус аккаунта меняется со временем.
- Очистите текстовые данные: удалите лишние символы, примените лемматизацию или стемминг, преобразуйте текст в нижний регистр.
-
Векторизация документов:
- Используйте слой встраивания (Embedding Layer), который преобразует каждый документ в векторное представление. Векторное представление может быть получено с использованием предобученных встраиваний, таких как Word2Vec или GloVe, или вы можете обучить собственные встраивания на вашем наборе данных.
-
Рекуррентные слои:
- Подайте встраивания документов в рекуррентный слой, такой как LSTM (Long Short-Term Memory) или GRU (Gated Recurrent Unit). Эти слои помогут вашей модели учитывать последовательности документов и извлекать временные зависимости.
- Настройте несколько LSTM слоев для улучшения представления и обработки информации. Вы можете использовать связь "Много ко многим" (Many-to-Many) при создании временных рядов.
-
Агрегация состояний:
- После прохождения всех документов через LSTM, вам понадобится агрегировать состояния. Это можно сделать с помощью функций, таких как усреднение (mean), максимум (max) или используя еще один LSTM для обработки последовательных выходов.
-
Выходной слой:
- На последнем этапе добавьте полносвязный слой (Dense Layer) с функцией активации Softmax для получения вероятности принадлежности аккаунта к группе "хороший" или "плохой".
Пример реализации на Python с использованием Keras
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, TimeDistributed
# Параметры модели
vocab_size = 10000 # размер словаря
embedding_dim = 100 # размерность встраивания
max_documents = 10 # максимальное количество документов на аккаунт
max_document_length = 200 # максимальная длина документа
# Создание модели
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_document_length))
model.add(LSTM(64, return_sequences=True)) # LSTM слой для отдельных документов
model.add(LSTM(32)) # LSTM слой для последовательности документов
model.add(Dense(2, activation='softmax')) # Выходной слой для классификации
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# Пример ввода: X_для_обучения.shape = (количество_аккаунтов, max_documents, max_document_length)
# y_для_обучения.shape = (количество_аккаунтов, ) # 0 для "хороший", 1 для "плохой"
# Обучение
model.fit(X_для_обучения, y_для_обучения, batch_size=32, epochs=10)
# Предсказание
predictions = model.predict(X_для_тестирования)Заключение
Эта архитектура предоставляет вам возможность классифицировать аккаунты, основываясь на последовательных текстовых документах. Как только вы получите новые документы, вы сможете добавить их в последовательность, и модель будет оценивать состояние аккаунта в режиме реального времени.
Если у вас есть дополнительные вопросы касательно конкретных аспектов реализации или настройки гиперпараметров, не стесняйтесь спрашивать.