Как перенести слово научиться


Как перенести слово «научиться»?

нау-чить-ся

Слово «научиться» может переноситься одним из следующих способов:

  • нау-читься
  • научить-ся

Для многих слов существуют различные варианты переносов, однако именно указанный вероятней всего вам засчитают правильным в школе.

Правила, используемые при переносе

  • Слова переносятся по слогам:
    ма-ли-на
  • Нельзя оставлять и переносить одну букву:
    о-сень
  • Буквы Ы, Ь, Ъ, Й не отрываются от предыдущих букв:
    ма-йка
  • В словах с несколькими разными подряд идущими согласными (в корне или на стыке корня и суффикса) может быть несколько вариантов переноса:
    се-стра, сес-тра, сест-ра
  • Слова с приставками могут переноситься следующими вариантами:
    по-дучить, поду-чить и под-учить
    если после приставки идёт буква Ы, то она не отрывается от согласной:
    ра-зыграться, разы-граться
  • Переносить следует не разбивая морфем (приставки, корня и суффикса):
    про-беж-ка, смеш-ливый
  • Две подряд идущие одинаковые буквы разбиваются переносом:
    тон-на, ван-на
  • Нельзя переносить аббревиатуры (СССР), сокращения мер от чисел (17 кг), сокращения (т.е., т. д.), знаки (кроме тире перед прерванной прямой речью)

Правила русской орфографии и пунктуации Утверждены в 1956 году Академией наук СССР, Министерством высшего образования СССР и Министерством просвещения РСФСР:

Ознакомиться с разделом Правила переноса можно здесь, просмотреть документ полностью и скачать его можно по этой ссылке


Какие переносы ищут ещё

Подробное практическое руководство по передаче обучения с реальными приложениями в глубоком обучении | Автор: Дипанджан (DJ) Саркар

Людям присуща способность передавать знания между задачами. То, что мы приобретаем как знания, изучая одну задачу, мы используем таким же образом для решения связанных задач. Чем больше связаны задачи, тем легче нам передавать или перекрестно использовать наши знания. Вот несколько простых примеров:

  • Уметь ездить на мотоцикле ⮫ Научиться водить машину
  • Уметь играть на классическом пианино ⮫ Научиться играть на джазовом пианино
  • Знать математику и статистику ⮫ Изучить машинное обучение

В каждом из вышеперечисленных сценариев мы не изучаем все с нуля, когда пытаемся изучить новые аспекты или темы.Мы передаем и используем наши знания из того, что мы узнали в прошлом!

Традиционные алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения до сих пор традиционно разрабатывались для работы изолированно. Эти алгоритмы обучены решать конкретные задачи. После изменения пространственного распределения модели необходимо перестраивать с нуля. Трансферное обучение - это идея преодоления изолированной парадигмы обучения и использования знаний, полученных для одной задачи, для решения связанных. В этой статье мы подробно рассмотрим концепции, объем и реальные приложения трансферного обучения и даже продемонстрируем некоторые практические примеры.Чтобы быть более конкретным, мы рассмотрим следующее.

  • Мотивация для трансферного обучения
  • Понимание трансферного обучения
  • Стратегии трансферного обучения
  • Трансферное обучение для глубокого обучения
  • Стратегии глубокого трансферного обучения
  • Типы
  • Типы
  • Типы
  • Приложения трансферного обучения
  • Пример 1: Классификация изображений с ограничением доступности данных
  • Пример 2: Мультиклассовая классификация детализированных изображений с большим количеством классов и меньшей доступностью данных
  • Преимущества трансфертного обучения
  • Задачи трансфертного обучения
  • Заключение и перспективы на будущее

Мы рассмотрим трансфертное обучение как общую концепцию высокого уровня, которая зародилась еще со времен машинного обучения и статистического моделирования, wever, в этой статье мы больше сосредоточимся на глубоком обучении.

Примечание: Все тематические исследования будут охватывать пошаговые детали с кодом и выходными данными. Приведенные здесь тематические исследования и их результаты основаны исключительно на реальных экспериментах, которые мы провели, когда реализовывали и тестировали эти модели во время работы над нашей книгой: « Практическое занятие по переносу обучения с Python » (подробности в конце этой статьи).

Цель этой статьи - попытаться охватить теоретические концепции, а также продемонстрировать практические примеры приложений глубокого обучения в одном месте, учитывая информационную перегрузку, которая присутствует в Интернете.Все примеры будут рассмотрены на Python с использованием keras с бэкэндом tensorflow, что идеально подходит для людей, которые являются ветеранами или только начинают работать с глубоким обучением! Заинтересованы в PyTorch? Не стесняйтесь преобразовывать эти примеры и обращаться ко мне, и я опубликую ваши работы здесь и на GitHub!

Мы уже вкратце обсуждали, что люди не изучают все с нуля и не используют и не переносят свои знания из ранее изученных областей в новые области и задачи.Учитывая повальное увлечение True Artificial General Intelligence , трансфертное обучение - это то, что, по мнению ученых и исследователей, может способствовать нашему прогрессу в направлении AGI . Фактически, Эндрю Нг , известный профессор и специалист по обработке данных, который был связан с Google Brain, Baidu, Stanford и Coursera, недавно представил в NIPS 2016 замечательный учебник под названием 'Гайки и болты по созданию приложений ИИ с использованием глубокого обучения ' , где он упомянул,

После контролируемого обучения - трансферное обучение станет следующим фактором коммерческого успеха ML

Я рекомендую заинтересованным людям ознакомиться с его интересным руководством от NIPS 2016.

Фактически, трансферное обучение - это не концепция, которая возникла только в 2010-х годах. Нейронные системы обработки информации (NIPS) 1995, семинар «Учимся учиться: консолидация и передача знаний в индуктивных системах» , как полагают, послужили первоначальной мотивацией для исследований в этой области. С тех пор такие термины, как Learning to Learn , Knowledge Consolidation и Inductive Transfer , стали взаимозаменяемыми с трансферным обучением.Неизменно разные исследователи и академические тексты дают определения из разных контекстов. В своей знаменитой книге Deep Learning Гудфеллоу и др. Рассматривают трансферное обучение в контексте обобщения. Их определение выглядит следующим образом:

Ситуация, когда то, что было изучено в одной настройке, используется для улучшения обобщения в другой настройке.

Таким образом, ключевой мотивацией, особенно с учетом контекста глубокого обучения, является тот факт, что большинство моделей, которые решают сложные проблемы, требуют большого количества данных, а получение больших объемов помеченных данных для контролируемых моделей может быть действительно затруднительным, учитывая время и усилия, необходимые для маркировки точек данных.Простой пример будет ImageNet набор данных , , который имеет миллионы изображений, относящихся к различным категориям, благодаря лет напряженной работы, начиная с Stanford!

Популярная задача ImageNet, основанная на базе данных ImageNet

Однако получить такой набор данных для каждого домена сложно. Кроме того, большинство моделей глубокого обучения очень специализированы для определенной области или даже конкретной задачи. Хотя это могут быть современные модели, с действительно высокой точностью и превосходящие все тесты, они будут применяться только на очень конкретных наборах данных и в конечном итоге будут иметь значительную потерю производительности при использовании в новой задаче, которая может быть похожей. к тому, на котором он был обучен.Это формирует мотивацию для трансфертного обучения, которое выходит за рамки конкретных задач и областей, и пытается увидеть, как использовать знания из предварительно обученных моделей и использовать их для решения новых проблем!

Первое, что следует здесь помнить, это то, что трансферное обучение - это не новая концепция, которая очень специфична для глубокого обучения. Существует резкая разница между традиционным подходом к построению и обучению моделей машинного обучения и использованием методологии, соответствующей принципам трансферного обучения.

Традиционное обучение и трансферное обучение

Традиционное обучение изолировано и происходит исключительно на основе определенных задач, наборов данных и обучения на них отдельных изолированных моделей. Не сохраняется никаких знаний, которые можно было бы перенести от одной модели к другой. При трансферном обучении вы можете использовать знания (функции, веса и т. Д.) Из ранее обученных моделей для обучения новых моделей и даже решать такие проблемы, как наличие меньшего количества данных для новой задачи!

Давайте разберемся с предыдущим объяснением на примере.Предположим, наша задача - идентифицировать объекты на изображениях в ограниченной зоне ресторана. Обозначим эту задачу в определенном объеме как T1 . Имея набор данных для этой задачи, мы обучаем модель и настраиваем ее для хорошей работы (обобщения) на невидимых точках данных из того же домена (ресторана). Традиционные алгоритмы машинного обучения с учителем не работают, когда у нас нет достаточного количества обучающих примеров для выполнения необходимых задач в данных областях. Предположим, теперь мы должны обнаруживать объекты на изображениях в парке или кафе (скажем, задача T2 ).В идеале мы должны иметь возможность применить модель, обученную для T1 , но на самом деле мы сталкиваемся с ухудшением производительности и моделями, которые плохо обобщаются. Это происходит по разным причинам, которые мы можем в широком смысле и вместе назвать предвзятым отношением модели к обучающим данным и предметной области.

Трансферное обучение должно позволить нам использовать знания из ранее изученных задач и применять их к более новым, связанным задачам. Если у нас есть значительно больше данных для задачи T1 , мы можем использовать ее обучение и обобщить эти знания (функции, веса) для задачи T2 (которая имеет значительно меньше данных).В случае проблем в области компьютерного зрения некоторые низкоуровневые функции, такие как края, формы, углы и интенсивность, могут использоваться в разных задачах, что позволяет передавать знания между задачами! Кроме того, как мы изобразили на предыдущем рисунке, знания из существующей задачи действуют как дополнительный ввод при изучении новой целевой задачи.

Формальное определение

Давайте теперь взглянем на формальное определение трансферного обучения, а затем воспользуемся им для понимания различных стратегий.В своей статье A Survey on Transfer Learning Пан и Ян используют предметную область, задачу и предельные вероятности, чтобы представить основу для понимания трансферного обучения. Структура определяется следующим образом:

Домен, D , определяется как двухэлементный кортеж, состоящий из пространства признаков, , и предельной вероятности, P (Χ) , где Χ - это примерная точка данных. Таким образом, мы можем представить область математически как D = {ꭕ, P (Χ)}

Здесь xᵢ представляет определенный вектор, как показано на приведенном выше изображении.С другой стороны, задача T может быть определена как двухэлементный кортеж пространства меток γ и целевой функции η . Целевая функция также может быть обозначена как P (γ | Χ) с вероятностной точки зрения.

Таким образом, вооружившись этими определениями и представлениями, мы можем определить трансферное обучение следующим образом благодаря отличной статье от Себастьяна Рудера.

Сценарии

Давайте теперь рассмотрим типичные сценарии, включающие трансферное обучение, на основе нашего предыдущего определения.

.

Применение трансферного обучения в НЛП и CV | Автор: Lars Hulstaert

В этом сообщении блога я рассмотрю два применения трансферного обучения. Я дам обзор примеров в области обработки естественного языка и компьютерного зрения.

Это сообщение в блоге является вторым в серии о трансферном обучении. Вы можете найти первое сообщение в блоге, в котором объясняется основная концепция трансферного обучения, здесь.

NLP

В одном из моих предыдущих постов в блоге обсуждалось, как многие конвейеры NLP в настоящее время используют встраивание слов.Эти вложения слов - более информативный способ представления слов по сравнению с горячими кодировками. Они широко используются и существуют разные варианты. Обычно эти варианты различаются корпусом, из которого они происходят, например Википедия, новостные статьи и т. Д., А также различиями в моделях внедрения. Важно понимать предысторию этих моделей и корпусов, чтобы знать, разумно ли переносное обучение с встраиванием слов. Обычно люди не называют использование встраивания слов переносным обучением, но я не согласен, учитывая сходство с переносным обучением в компьютерном зрении.По сути, использование встраивания слов означает, что вы используете функцию преобразования или сеть встраивания для преобразования слов в информационные векторы.

Существуют различные подходы к представлению слов в НЛП (встраивание слов, подобное представлению слева, и представление, подобное BoW, справа). С помощью встраивания слов модель машинного обучения может использовать отношения, существующие между разными словами.

Несмотря на то, что word2vec уже исполнилось 4 года, он по-прежнему остается очень влиятельным методом встраивания слов.С другой стороны, недавние подходы, такие как FastText, сделали вложения слов доступными на большом количестве языков. Вложения из word2vec или FastText - это значительный шаг вперед по сравнению с подходами, основанными на словах. Тем не менее их полезность обычно определяется предметной областью.

Представьте, что вы создаете службу рекомендаций по новостям для продавцов. Продавцы хотят получать новости о компаниях, которые могут быть заинтересованы в продаваемых ими продуктах. Словарь, который используется в новостных статьях, обычно довольно общий или общий, что означает, что используется словарь, который поддерживается большинством встраиваний слов (в зависимости от корпуса, на котором они обучаются).Вдобавок, если у вас есть продавцы, которые собирают статьи, которые они читают, в течение пары недель, вы сразу же получаете в руки большой корпус с ярлыками. Имея возможность повторно использовать вложения слов, механизм рекомендаций может работать значительно лучше, чем простая модель BoW.

С другой стороны, представьте, что вам нужно провести тематическую классификацию юридических контрактов. Не только юридические контракты любого типа, но и французские юридические контракты в контексте законодательства о конкуренции. Эти типы наборов данных обычно не имеют меток, или доступен только ограниченный набор помеченных документов.В следующем разделе будет объяснено, почему в данном случае стандартное трансферное обучение поможет только вам:

  • Слова вне словарного запаса (OOV) - это слова, которые не были замечены во время обучения. В то время как word2vec и FastText обучаются, например, на Википедии или других источниках, используемый словарь ограничен. Во время обучения часто пропускались слова, которые не встречались часто. Это означает, что, возможно, специфические для предметной области слова из юридических договоров в законодательстве о конкуренции поэтому не поддерживаются.При использовании предварительно обученных вложений слов вы обычно проверяете слова OOV и заменяете их токеном UNK (токен неизвестного слова), и всем этим словам назначается один и тот же вектор. Это крайне неэффективно, если корпус специфичен для предметной области, учитывая, что слова, специфичные для предметной области, обычно несут большой смысл. Если большая часть (несущих значение) слов будет заменена токенами UNK, модель не сможет многому научиться.
  • Альтернативой стандартным предварительно обученным вложениям слов является точная настройка вложений в большом неконтролируемом наборе документов.Обратите внимание, что это вариант, только если доступен большой набор документов. Это означает, что если у вас есть большой корпус по закону о конкуренции, вы можете обучить вложения слов для слов, специфичных для предметной области, начав с предварительно обученных встраиваний слов для других, более общих слов. Как правило, переход к предварительно обученным вложениям слов ускоряет весь процесс и упрощает обучение собственным вложениям слов. Обратите внимание, что еще сложнее использовать встраивание слов из коробки и требует некоторых знаний о том, как подготовить корпус к обучению встраиванию слов.

Я настоятельно рекомендую вам прочитать этот отличный пост в блоге о текущем состоянии встраивания слов. Принятие во внимание проблем и решений, упомянутых в этом сообщении в блоге, является ключом к созданию надежных систем НЛП и встраивания слов при работе с ограниченными объемами данных.

Gensim, spacy и FastText - три отличных фреймворка, которые позволяют быстро использовать встраивание слов в приложение машинного обучения. Кроме того, они также поддерживают обучение пользовательским вложениям слов.Ознакомьтесь с этим gensim, this spacy или this FastText учебником, чтобы узнать больше!

Методы глубокого обучения привели к значительным успехам в области компьютерного зрения. Вместо того, чтобы вручную определять характерные особенности проблемы, например функции гистограммы ориентированных градиентов (HoG), цветовые особенности и т. Д., Глубокое обучение позволяет практикам обучать модели, которые принимают необработанные изображения в качестве входных данных.

В зависимости от типа проблемы необходимо определить различные типы функций HOG. Это один из классов визуальных функций, которые можно использовать в компьютерном зрении.Обратите внимание на сходство с функциями, извлеченными с помощью сверточных сетей ниже.

Первоначальная сложность определения признаков теперь сместилась в сторону сложности определения сети. Хотя архитектуры часто используются повторно, единой стратегии построения сетевых архитектур не существует. Как правило, методы глубокого обучения изобретаются и применяются в исследовательских учреждениях на огромных наборах данных (таких как Imagenet или MS Coco). Чтобы повысить производительность этих больших наборов данных, исследователи придумали сетевые архитектуры все большей глубины и сложности.Эти архитектуры приводят к созданию моделей с миллионами параметров, которые (как правило) не масштабируются до небольших наборов данных изображений. Обучение такой архитектуры, как ResNet или VGG net, на наборе данных с менее чем 5000 изображений просто приведет к значительному переобучению. Недавняя тенденция к глубокому обучению привела к значительному прогрессу, но кажется, что специалисты по обработке данных, располагающие лишь небольшими наборами данных, остались в стороне.

Как оказалось, сети глубокого обучения изучают иерархические представления функций (см. Это сообщение в блоге Distill).Это означает, что слои нижнего уровня изучают низкоуровневые функции, такие как края, тогда как слои более высокого уровня изучают более высокоуровневые, но не поддающиеся интерпретации концепции, такие как формы. Эта идея иерархических представлений функций также возникает, когда сеть обучается на разных наборах данных, что указывает на то, что они могут быть повторно использованы в разных проблемных областях.

Возможность различать линии и формы (слева) на изображении упрощает определение того, является ли что-то «автомобилем», чем необходимость начинать с необработанных значений пикселей.Трансферное обучение позволяет использовать изученные закономерности из других моделей компьютерного зрения.

При использовании трансферного обучения для решения задач компьютерного зрения используются два подхода.

  • Во-первых, если доступно достаточное количество изображений (> 1000 изображений на класс), вы можете инициализировать новую модель с весами модели, обученной на другом наборе данных. Затем во время обучения вы сохраните фиксированное количество слоев (обычно это первые сверточные слои) и оптимизируете параметры слоев более высокого уровня.Цель состоит в том, чтобы уменьшить количество параметров, которые необходимо оптимизировать, при повторном использовании слоев нижнего уровня. Слои нижнего уровня, скорее всего, будут похожи независимо от предметной области, и модель должна свободно комбинировать слои более высокого уровня вместе, в зависимости от проблемы.
  • Во-вторых, если доступно только небольшое количество изображений (<1000), переобучение существующей модели, скорее всего, все равно приведет к переобучению в большинстве случаев. Количество параметров, которые необходимо оптимизировать, было бы просто слишком большим по сравнению с количеством изображений.В любом случае, пока данные визуально похожи на изображения в большом наборе данных, большая предварительно обученная сеть (обученная на этом большом наборе данных) может использоваться в качестве средства определения характеристик. В частности, вы удаляете последние N слоев большой сети (обычно N = 1 или N = 2) и используете выходные данные большой предварительно обученной сети в качестве представления признаков изображений. Это снова основано на предположении, что первые уровни в предварительно обученной сети изучают независимые от проблем функции. Затем эти функции можно использовать, например, с SVM или логистической регрессией, аналогично традиционному подходу компьютерного зрения.Однако вместо того, чтобы вручную определять функции, предварительно обученная сеть используется как средство определения характеристик.

API Keras позволяет загружать предварительно обученные сети и сохранять некоторые уровни фиксированными во время обучения. В следующем разделе я снова рассмотрю два случая использования, соответственно, один, где трансферное обучение полезно, и другой, где его нет.

Представьте себе работу по охране дикой природы, и вы хотите классифицировать различных животных, которые появляются в прямом эфире с камеры.В особенности, если вы пробуете виды, которые находятся на грани исчезновения, вполне возможно, что вам не удастся собрать много маркированных данных. Учитывая, что предварительно обученные сети часто обучаются широкому кругу концепций (от еды до животных и предметов), использование предварительно обученной сети в качестве средства определения характеристик или инициализатора определенно является вариантом.

С другой стороны, представьте, что вам нужно проанализировать рентгенографические изображения для онкологов. Эти изображения не являются вашими типичными изображениями кошек и собак, поскольку они являются результатом сканирования, которое было выполнено на пациенте.Эти изображения, хотя и преобразованы в изображения RGB, обычно имеют оттенки серого для иллюстрации результатов сканирования. Хотя предварительно обученная сеть способна обнаруживать формы и края на изображениях RGB, у них, скорее всего, возникнут трудности с обнаружением их на радиографических изображениях, поскольку их нет в обучающих данных предварительно обученной модели. Кроме того, в медицинских сценариях объем помеченных данных обычно невелик. Существует несколько методов использования (потенциально обильных) немаркированных данных, но обычно они требуют дополнительной работы и тонкой настройки.Как правило, эти методы пытаются предварительно обучить веса сети классификации путем итеративного обучения каждого слоя для восстановления изображений (с использованием сверточных и деконволюционных слоев). Комбинация этих методов и предварительно обученной сети часто используется для улучшения конвергенции.

Оба упомянутых выше метода компьютерного зрения основаны на важном предположении: шаблоны, извлеченные в исходном наборе данных, полезны в контексте нового набора данных. Эту полезность трудно измерить количественно, но это важное допущение, которое следует принимать во внимание.Сейсмические, гиперспектральные или даже медицинские изображения показывают ограниченное сходство с изображениями в ImageNet. Однако определение дорожного знака на изображении основывается на довольно схожих шаблонах. Понимание проблемной области компьютерного зрения имеет решающее значение для успешного применения компьютерного зрения. Зная предысторию моделей (наборы данных, методы и т. Д.), Которые используются в трансферном обучении, вы можете избежать потери времени во время экспериментов и сосредоточиться на тонкой настройке тех моделей, которые могут иметь значение.

Если у вас возникнут вопросы, буду рад прочитать их в комментариях. Подпишитесь на меня на Medium или в Twitter, если хотите получать новости о моих сообщениях в блоге!

.

Deep Transfer Learning для обработки естественного языка - Классификация текста с универсальными вложениями | автор: Dipanjan (DJ) Sarkar

На основе приведенного выше описания модель представляет каждый документ в виде плотного вектора, который обучен предсказывать слова в документе. Единственная разница заключается в идентификаторе абзаца или документа, который используется вместе с обычными токенами слов для построения вложений. Такой дизайн позволяет этой модели преодолеть слабые места моделей мешка слов.

Neural-Net Language Models (NNLM) - очень ранняя идея, основанная на нейронной вероятностной языковой модели, предложенной Bengio et al.в своей статье «Нейро-вероятностная языковая модель» в 2003 году они говорят об обучении распределенному представлению слов, которое позволяет каждому обучающему предложению информировать модель об экспоненциальном количестве семантически соседних предложений. Модель изучает одновременно распределенное представление для каждого слова вместе с функцией вероятности для последовательностей слов, выраженной в терминах этих представлений. Обобщение получается потому, что последовательность слов, которую никогда раньше не видели, имеет высокую вероятность, если она состоит из слов, похожих (в смысле наличия близкого представления) на слова, образующие уже увиденное предложение.

Google построил универсальную модель встраивания предложений, nnlm-en-dim128 , которая представляет собой обученную модель встраивания текста на основе токенов, в которой используется трехуровневая языковая модель нейронной сети с прямой связью на английском языке в Новостях Google 200B корпус. Эта модель отображает любой текст в 128-мерные вложения. Скоро мы будем использовать это в нашей практической демонстрации!

Векторы пропуска мыслей также были одной из первых моделей в области кодировщиков общих предложений на основе обучения без учителя.В предлагаемой ими статье ‘Skip-Thought Vectors’ , используя непрерывность текста из книг, они обучили модель кодировщика-декодера, которая пытается реконструировать окружающие предложения закодированного отрывка. Предложения, которые имеют общие семантические и синтаксические свойства, отображаются на похожие векторные представления.

Skip-Thought Vectors (Источник: https://arxiv.org/abs/1506.06726)

Это похоже на модель Skip-gram, но для предложений, где мы пытаемся предсказать окружающие предложения данного исходного предложения.

Quick Thought Vectors - это более поздний неконтролируемый подход к изучению значений предложений. Подробности упомянуты в документе «Эффективная структура для изучения представлений предложений» . Интересно, что они переформулируют проблему предсказания контекста, в котором предложение появляется как проблема классификации, путем замены декодера классификатором в обычной архитектуре кодер-декодер.

Quick Thought Vectors (Источник: https: // openreview.net / forum? id = rJvJXZb0W)

Таким образом, с учетом предложения и контекста, в котором оно появляется, классификатор отличает контекстные предложения от других контрастных предложений на основе их вложенных представлений. Учитывая входное предложение, оно сначала кодируется с помощью некоторой функции. Но вместо генерации целевого предложения модель выбирает правильное целевое предложение из набора предложений-кандидатов. Рассматривая генерацию как выбор предложения из всех возможных предложений, это можно рассматривать как отличительное приближение к проблеме генерации.

InferSent представляет собой интересный подход к обучению с учителем для изучения универсальных вложений предложений с использованием данных логического вывода на естественном языке. Это жесткое контролируемое трансферное обучение, при котором, как мы получаем предварительно обученные модели на наборе данных ImageNet для компьютерного зрения, у них есть универсальные представления предложений, обученные с использованием контролируемых данных из наборов данных Stanford Natural Language Inference. Подробности упомянуты в их статье «Контролируемое изучение представлений универсальных предложений на основе данных логического вывода на естественном языке» .Набор данных, используемый в этой модели, представляет собой набор данных SNLI, который включает 570 тыс. Пар английских предложений, созданных человеком, вручную помеченных одной из трех категорий: следствие, противоречие и нейтральный. Он фиксирует логический вывод естественного языка, полезный для понимания семантики предложения. Схема обучения

InferSent (Источник: https://arxiv.org/abs/1705.02364)

Основываясь на архитектуре, изображенной на приведенном выше рисунке, мы видим, что она использует кодировщик общих предложений, который выводит представление для предпосылки u и гипотеза v .Как только векторы предложений сгенерированы, применяются 3 метода сопоставления для извлечения отношений между u и v:

  • Конкатенация (u, v)
  • Поэлементное произведение u ∗ v
  • Абсолютный элемент разность | u - v |

Результирующий вектор затем подается в классификатор 3-го класса, состоящий из нескольких полносвязных слоев, завершающихся слоем softmax.

Universal Sentence Encoder от Google - одна из последних и лучших универсальных моделей встраивания предложений, которая была опубликована в начале 2018 года! Универсальный кодировщик предложений кодирует любой текст в 512-мерные вложения, которые можно использовать для широкого спектра задач НЛП, включая классификацию текста, семантическое сходство и кластеризацию.Он обучен работе с множеством источников данных и разнообразным задачам с целью динамического приспособления к большому количеству задач понимания естественного языка, которые требуют моделирования значений последовательностей слов, а не только отдельных слов.

Их ключевой вывод заключается в том, что переносное обучение с использованием встраивания предложений имеет тенденцию превосходить перенос уровня встраивания слов. Ознакомьтесь с их статьей ‘Universal Sentence Encoder’ для получения более подробной информации. По сути, у них есть две версии своей модели, доступные в TF-Hub как универсальный кодировщик предложений .Версия 1 использует модель кодирования предложений на основе трансформаторной сети, а версия 2 использует сеть глубокого усреднения (DAN), где входные вложения для слов и биграмм сначала усредняются вместе, а затем передаются через глубокую нейронную сеть с прямой связью. (DNN) для вложения предложений. Вскоре мы будем использовать версию 2 в нашей практической демонстрации.

Пришло время применить на практике некоторые из этих универсальных кодировщиков предложений! Как упоминается в статье, предпосылка нашей сегодняшней демонстрации будет сосредоточена на очень популярной задаче НЛП - классификации текста - в контексте анализа настроений.Мы будем работать с тестом IMDB Large Movie Review Dataset . Не стесняйтесь скачать его здесь или , вы даже можете загрузить его с в моем репозитории GitHub .

Этот набор данных включает в общей сложности 50 000 обзоров фильмов, из которых 25 000 имеют положительные отзывы, а 25 000 - отрицательные. Мы будем обучать наши модели на 30 000 обзоров в качестве обучающего набора данных, проверять на 5 000 обзоров и использовать 15 000 обзоров в качестве набора тестовых данных.Основная цель - правильно предсказать настроение каждого отзыва как положительное или отрицательное.

Теперь, когда наша основная цель ясна, давайте приступим к действию универсальных кодировщиков предложений! Полное руководство доступно в моем репозитории GitHub как Jupyter Notebook . Не стесняйтесь, загрузите и поиграйте с ним. Я рекомендую использовать экземпляр на базе графического процессора, чтобы поиграть с этим. Мне нравится использовать Paperspace , где вы можете запускать ноутбуки в облаке, не беспокоясь о настройке экземпляров вручную.

У меня были 8 ЦП, 30 ГБ, 250 ГБ SSD и NVIDIA Quadro P4000, что обычно дешевле, чем большинство экземпляров AWS GPU (хотя я люблю AWS!).

Примечание: Этот учебник полностью построен с использованием TensorFlow, поскольку они обеспечивают легкий доступ к кодировщикам предложений. Однако я не большой поклонник их старых API и ищу кого-нибудь, кто поможет мне повторно реализовать код с использованием API tf.keras вместо tf.Оценщик . Обращайтесь ко мне, если вы заинтересованы в участии, и мы даже можем разместить вашу работу над ним! (контактные ссылки в моем профиле и в нижнем колонтитуле)

Загрузка зависимостей

Мы начинаем с установки tenorflow-hub , который позволяет нам легко использовать эти кодировщики предложений.

.

c # - Как перенести диаграмму в документ Microsoft Word

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
.

Смотрите также