Обґрунтування вибору нейромережного лінгвістичного класифікатора

Анотація

Предметом статті є дослідження архітектури нейронних мереж для підвищення точності класифікації тексту, зокрема у сфері оброблення природної мови. Значення класифікації тексту помітно зросло в останні роки, що пов’язано з  її ключовою роллю в різних програмах, зокрема аналіз налаштувань, фільтрація вмісту та категоризація інформації. З огляду на зростання попиту на точність та ефективність методів класифікації тексту, оцінювання та порівняння різноманітних моделей нейронних мереж стають обов’язковими для визначення оптимальних стратегій. Метою дослідження є порівняльний аналіз двох важливих архітектур нейронних мереж – довгострокової короткочасної пам’яті (LSTM) та згорткової нейронної мережі (CNN) – для формування рекомендацій щодо вибору нейромережного лінгвістичного класифікатора. Для досягнення мети були розв’язані такі завдання: проаналізовано проблемні сфери, зокрема обґрунтування актуальності теми, порівняння наявних текстових корпусів; сформовано критерії та вимоги до роботи нейромережних класифікаторів; проведено дослідження на вибірках різних розмірів з метою порівняння часу навчання та передбачення, точності передбачення в процесі використання нейромережних моделей LSTM і CNN як класифікатора; проаналізовано здобуті результати; обґрунтовано вибір найефективнішої моделі. Оцінювання таких параметрів, як точність класифікації, час навчання та прогнозування, розмір моделі, розподіл інформації та простота використання, надає обґрунтовані показники про переваги й недоліки кожної моделі та дає змогу дослідникам і практикам приймати рішення щодо вибору нейромережного лінгвістичного класифікатора. Застосовано такі методи: попереднє оброблення текстової інформації (методи токенізації, вилучення стоп-слів), векторизація тексту, нейромережні методи аналізу вхідних даних, статистичні методи. Здобуто конкретні результати. Модель LSTM продемонструвала вищу точність класифікації для всіх трьох розмірів навчальної вибірки порівняно з CNN. Це доводить здатність LSTM ефективно адаптуватися до різних типів інформації та стабільно підтримувати високу точність, навіть із великими обсягами даних. Крім того, дослідження показало, що обчислювальна потужність значно впливає на продуктивність моделі та необхідно враховувати доступні ресурси у виборі моделі. Висновки. З огляду на результати дослідження LSTM-модель визнана кращим вибором для класифікації текстової інформації. Вправність зазначеної моделі в обробленні послідовних даних, розпізнаванні довгострокових залежностей і стабільному забезпеченні високої точності позиціонує її як надійне рішення для аналізу тексту в різних сферах. Швидке навчання, ефективність прогнозування та компактний розмір моделі роблять її придатною для практичного застосування.