2 Методика применения архитектуры трансформер для решения задач классификации текста

В данном разделе представлена методика применения архитектуры трансформер для решения задач классификации текста.

2.1 Обзор архитектуры трансформер и принципов её работы

Архитектура трансформер впервые представлена в работе (Vaswani et al., n.d.). Основой архитектуры является механизм самовнимания (англ. Self-Attention), который позволяет модели учитывать взаимосвязи между всеми словами в предложении, независимо от их позиции. Механизм самовнимания работает, вычисляя для каждого слова в предложении веса внимания ко всем другим словам, что позволяет модели фокусироваться на наиболее релевантных частях входной последовательности при генерации выходной (Mu et al., 2024; Vaswani et al., n.d.).

Архитектура трансформер состоит из двух основных компонентов: энкодера и декодера. Энкодер преобразует входную последовательность в непрерывное представление, которое затем используется декодером для генерации выходной последовательности. Для задач классификации текста обычно используется только энкодерная часть, как, например, в модели BERT (Devlin et al., n.d.).

Важным аспектом работы моделей на основе трансформеров является использование токенизации и специальных токенов. Специальные токены, такие как CLS (классификация, англ. Classification) и SEP (разделитель, англ. Separator), используются для структурирования входных данных и извлечения информации, необходимой для конкретных задач (Wolf et al., 2020).

2.2 Подготовка данных для классификации с использованием трансформеров

Качество данных является критически важным фактором для успешного применения моделей на основе трансформеров. Подготовка данных включает несколько ключевых этапов:

1. Сбор и очистка данных. На этом этапе происходит сбор текстовых данных из различных источников и их очистка от шума, html-тегов, специальных символов и дубликатов (Bird et al., n.d.; Montani et al., 2023).

2. Разметка данных. Для обучения модели классификации необходимы размеченные данные, где каждому тексту присвоена одна или несколько категорий (Кузьмина and Горюнов, 2024).

3. Токенизация текста. Трансформеры работают с последовательностями токенов, поэтому необходимо преобразовать текст в соответствующий формат. Для этого используются специальные токенизаторы, такие как WordPiece для BERT или Byte-Pair Encoding для GPT (Wolf et al., 2020).

4. Создание масок внимания. Для обработки последовательностей разной длины используются маски внимания, которые указывают модели, какие токены следует учитывать, а какие игнорировать (Vaswani et al., n.d.).

5. Разделение данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки. Обычно данные разделяются в соотношении 70:15:15 или 80:10:10 (Dodge et al., 2020; Fenogenova et al., 2024).

Важным аспектом подготовки данных является также балансировка классов в случае несбалансированных данных (Ribeiro et al., 2016).

2.3 Выбор и настройка предобученной модели

После подготовки данных следующим шагом является выбор и настройка предобученной модели. Существует несколько популярных моделей на основе архитектуры трансформер:

BERT (Двунаправленные представления кодировщика на основе трансформеров, англ. Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — модель, разработанная Google, которая использует двунаправленное обучение для лучшего понимания контекста (Devlin et al., n.d.).

RoBERTa (Робастно оптимизированный BERT, англ. Robustly Optimized BERT pretraining Approach) — оптимизированная версия BERT, которая показывает улучшенные результаты благодаря более тщательному подходу к обучению (Liu et al., 2019).

T5 (Текст-в-текст передаточный трансформер, англ. Text-to-Text Transfer Transformer) — модель, разработанная Google, которая преобразует все задачи NLP в формат "текст-в-текст" (Raffel et al., 2023).

XLM-RoBERTa (Кросс-языковой RoBERTa, англ. Cross-lingual RoBERTa) — многоязычная версия RoBERTa, обученная на текстах на 100 различных языках (Conneau et al., 2020).

Выбор конкретной модели зависит от нескольких факторов, включая язык текста, сложность задачи, доступные вычислительные ресурсы и требования к скорости работы. Для задач классификации текста на русском языке хорошим выбором является русскоязычная версия BERT, такая как RuBERT (Русскоязычный BERT) или MultiBERT (Многоязычный BERT, англ. Multilingual BERT) (Wang et al., 2024; Zmitrovich et al., 2024).

После выбора базовой модели необходимо выполнить её дообучение (англ. Fine-tuning) на конкретной задаче классификации. Для этого необходимо настроить несколько ключевых параметров:

Скорость обучения — для дообучения трансформеров обычно используются небольшие значения, порядка 2e^-5 — 5e^-5.

Размер батча — выбор зависит от доступной памяти GPU, обычно используются значения от 16 до 32.

Количество эпох — для предобученных моделей обычно достаточно 2-4 эпох.

При настройке модели также важно использовать техники раннего останова (англ. Early Stopping), которые прекращают обучение, когда производительность на валидационном наборе перестает улучшаться (Dodge et al., 2020).