EdGENetworks/attention-networks-for-classification
این پروژه یک پیاده‌سازی از Hierarchical Attention Networks (HAN) در PyTorch است که برای طبقه‌بندی اسناد متنی طراحی شده.
این شبکه با استفاده از مکانیسم توجه سلسله‌مراتبی، ابتدا جملات را بر اساس کلمات مهم ترکیب می‌کند و سپس کل سند را با توجه به جملات مهم‌تر درک می‌کند.
کاربرد:
این مدل برای کارهایی که نیاز به درک ساختار سلسله‌مراتبی متون دارند، مثل طبقه‌بندی موضوعی اسناد، نظرات کاربران، مقالات علمی یا خبرها مناسب است. ️
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی متون بلند هستند و ساختار جمله‌ای و کلامی مهم است، استفاده از این مدل بهتر از مدل‌های ساده‌تر مثل LSTM یا CNN بدون توجه است. ️️
همچنین وقتی نیاز دارید بدانید کدام کلمات یا جملات بیشترین تأثیر را در تصمیم طبقه‌بندی داشته‌اند، این مدل با قابلیت تفسیرپذیری (interpretability) کمک بزرگی می‌کند.
چند مثال از موارد استفاده:
طبقه‌بندی نظرات مشتریان به مثبت/منفی با فهم اینکه کدام جمله نظر تعیین‌کننده بوده
دسته‌بندی مقالات علمی بر اساس حوزه موضوعی با توجه به ساختار متن
تشخیص موضوع خبرها در پایگاه‌های خبری خودکار
- ##HAN
- ##PyTorch
- ##DocumentClassification
- ##AttentionMechanism
- ##NLP
- ##TextClassification
- ##DeepLearning
- ##InterpretableAI
- ##HierarchicalModel
- ##MachineLearning