Méthode d'apprentissage Zero-shot pour cartographier les relations de catégories inconnues

Zero-shot Learning (ZSL) est une tâche émergente d'apprentissage automatique dont le but est de classer les catégories inconnues en apprenant la relation de cartographie entre les catégories connues et les catégories inconnues. Comparé aux tâches d'apprentissage supervisé traditionnelles, l'apprentissage sans tir ne nécessite pas d'obtenir des catégories de données inconnues à l'avance pendant la phase de formation. Il réalise la classification des catégories inconnues en apprenant la relation sémantique entre les catégories connues et les catégories inconnues, en déduisant les attributs des catégories inconnues et leurs positions dans l'espace des fonctionnalités. L’avantage de cette méthode est qu’elle peut gérer des catégories inconnues, ce qui confère au modèle de meilleures capacités de généralisation.

L'apprentissage zéro-shot est une technologie largement utilisée, notamment dans les domaines du traitement du langage naturel et de la vision par ordinateur. Dans le traitement du langage naturel, l'apprentissage zéro-shot peut être utilisé pour gérer des tâches telles que la classification de nouveaux mots et l'analyse des sentiments. En vision par ordinateur, l’apprentissage zéro-shot peut être utilisé pour des tâches telles que la reconnaissance de nouveaux objets et la compréhension de scènes. Avec le développement continu de la technologie d'apprentissage profond, l'apprentissage zéro-shot est devenu une direction de recherche qui a beaucoup attiré l'attention.

Le principal défi de l'apprentissage zéro-shot est d'apprendre à mapper des catégories connues à des catégories inconnues. Une méthode courante consiste à apprendre la relation de mappage entre les catégories connues et l'espace sémantique, puis à utiliser la fonction de mesure de similarité dans l'espace sémantique pour mapper les catégories inconnues à des positions dans l'espace sémantique. L'espace sémantique est généralement composé d'attributs sémantiques extraits de bases de connaissances existantes, tels que les relations lexicales dans WordNet, les relations d'entités dans les graphes de connaissances, etc. Cette approche nous permet de déduire les attributs et les caractéristiques de catégories inconnues sans connaissances préalables, étendant ainsi nos capacités d'apprentissage. En établissant des relations cartographiques précises dans l’espace sémantique, nous pouvons mieux comprendre et traiter des catégories de données inconnues.

Plus précisément, le processus d'apprentissage zéro-shot peut être divisé en les étapes suivantes :

1) Obtenir des données sur les catégories connues

Dans la phase de formation, obtenir des données sur des catégories connues et en extraire exprimer leurs caractéristiques . Ces fonctionnalités peuvent être des fonctionnalités conçues à la main ou des fonctionnalités apprises à partir de données brutes à l’aide de modèles d’apprentissage en profondeur.

2) Construire un espace sémantique

Extraire les attributs sémantiques de la base de connaissances existante et les transformer en un espace sémantique. Par exemple, dans le traitement du langage naturel, vous pouvez utiliser les relations dans WordNet pour créer un espace sémantique ; en vision par ordinateur, vous pouvez utiliser les relations entre entités dans le graphe de connaissances pour créer un espace sémantique.

3) Apprenez la relation de cartographie entre les catégories connues et l'espace sémantique

Utilisez les données des catégories connues et leurs représentations de caractéristiques pour apprendre la relation de cartographie entre les catégories connues et l'espace sémantique. Ceci peut être réalisé en entraînant un classificateur de telle sorte que la distance dans l'espace sémantique de la sortie du classificateur corresponde au mieux aux attributs sémantiques de la catégorie connue.

4) Mappez des catégories inconnues à des positions dans l'espace sémantique

Utilisez la fonction de mesure de similarité dans l'espace sémantique pour mapper des catégories inconnues à des positions dans l'espace sémantique. Ceci peut être réalisé en calculant la distance entre la catégorie inconnue et la catégorie connue dans l'espace sémantique et en sélectionnant la catégorie connue la plus proche.

5) Classification

Utilisez un classificateur de catégories connues pour faire des prédictions de classification basées sur la position de la catégorie inconnue dans l'espace sémantique.

Il convient de noter que l'apprentissage zéro-shot ne signifie pas aucune donnée d'entraînement du tout, mais utilise uniquement les données de catégories connues pendant la phase d'entraînement. Par conséquent, le succès de l’apprentissage zéro-shot dépend de la qualité et de la quantité des catégories connues. Si la qualité et la quantité des classes connues sont suffisamment bonnes, l’apprentissage sans tir peut permettre une classification précise des classes inconnues.

Dans les applications pratiques, l'apprentissage zéro-shot est également confronté à certains défis, tels que :

1 Différences entre les bases de connaissances dans différents domaines : Les attributs sémantiques des bases de connaissances dans différents domaines peuvent être très différents. affectera les performances de l’apprentissage zéro-shot.

2. Sélection et combinaison d'attributs sémantiques : La sélection et la combinaison d'attributs sémantiques ont un grand impact sur les performances de l'apprentissage zéro-shot, mais il n'y a pas de réponse claire sur la façon de sélectionner et de combiner les attributs sémantiques.

3. Problème de rareté des données : dans les applications pratiques, les données des catégories inconnues sont souvent très rares, ce qui affectera la précision de l'apprentissage zéro.

4. Capacité de généralisation de l'apprentissage zéro-shot : l'apprentissage zéro-shot doit apprendre les attributs de catégories inconnues à partir de catégories connues limitées, mais comment garantir que les attributs appris peuvent être généralisés à des catégories inconnues est toujours une question ouverte. .

À l'avenir, avec le développement continu de la technologie d'apprentissage profond, l'apprentissage zéro-shot sera plus largement utilisé. Dans le même temps, les chercheurs doivent également explorer davantage les moyens de résoudre les défis rencontrés dans l’apprentissage sans tir afin d’améliorer la précision et la capacité de généralisation de l’apprentissage sans tir.

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