التصنيف الذي قدمته هنا يتناول عملية استخدام طبقة التحويل الواحد البعدية (1D Convolution) في إطار العمل باستخدام Keras. يعتبر هذا الموضوع مهمًا لفهم كيفية عمل هذه الطبقة وكيفية تطبيقها على بيانات مثل المصفوفة ذات الأبعاد المتعددة المذكورة (400×50).
قبل الخوض في عملية التحويل الواحد البعدي، يتم استخدام طبقة التضمين (Embedding Layer) لتحويل المتغيرات القائمة على الكلمات (vocab indices) إلى متغيرات مضمنة (embedding) في الأبعاد المحددة (embedding_dims). تقوم هذه الطبقة بمطابقة الكلمات بأرقامها الفريدة وتمثيلها بنماذج رياضية تجريبية.
بعد ذلك، يتم إضافة طبقة التحويل الواحد البعدي (Convolution1D)، والتي تعتبر النقطة المحورية في هذا السياق. يتم استخدام هذه الطبقة لاكتشاف النماذج والمعلومات المهمة في البيانات. تقوم طبقة التحويل الواحد البعدي بتطبيق مجموعة من الفلاتر (filters) على البيانات. تلك الفلاتر هي نوافذ (windows) صغيرة تتحرك عبر البيانات، وتستخدم لاكتشاف الأنماط المحلية.
لكل فلتر، يتم تطبيقه على مجموعة محددة من الكلمات المتتالية (أو الأجزاء المتتالية من المصفوفة)، ويتم استخراج المعلومات الهامة من هذه المجموعة. ثم يتم دمج هذه المعلومات في البيانات الناتجة.
يمكنك التحكم في كيفية تنقل الفلاتر عبر البيانات باستخدام معلمة filter_length، ويمكنك أيضًا تحديد عدد الفلاتر المستخدمة باستخدام معلمة nb_filter. هذه المعلمات تسمح لك بضبط أداء الطبقة وتحسين النتائج.
باختصار، يعمل التحويل الواحد البعدي عن طريق تحريك فلاتر عبر البيانات واستخلاص المعلومات الهامة من تلك الفلاتر. هذا يساعد في فهم السياق والأنماط المتكررة في البيانات، وبالتالي يمكن أن يساهم في تحسين أداء النموذج في المهام مثل التصنيف النصي.
المزيد من المعلومات
بعد أن قمنا بفهم عام لكيفية عمل طبقة التحويل الواحد البعدي في Keras، دعونا ننظر في بعض التفاصيل الفنية التي قد تكون مفيدة لفهم العملية بشكل أعمق.
أولاً، دعونا نلقي نظرة على معلمة nb_filter التي تحدد عدد الفلاتر المستخدمة في الطبقة. عندما نزيد عدد الفلاتر، يمكن للنموذج استخلاص مزيد من المعلومات من البيانات، ولكنه قد يزيد أيضًا من تعقيد النموذج ويزيد من وقت التدريب. ومن ناحية أخرى، عندما نقلل من عدد الفلاتر، فإن ذلك قد يقلل من قدرة النموذج على استخلاص المعلومات الضرورية، ولكن قد يقلل أيضًا من متطلبات التدريب.
ثانياً، معلمة filter_length تحدد حجم الفلاتر المستخدمة. يمكن تحديد هذا الحجم بناءً على السياق المرغوب في استخلاصه من البيانات. على سبيل المثال، إذا كنت تعمل على مهمة تصنيف النصوص وترغب في استخراج السياق المحيط بكل كلمة، فقد تختار قيمة filter_length تقارب حجم الجملة المتوسطة في النصوص الخاصة بك.
ثالثاً، معلمة border_mode تحدد كيفية معاملة الحواف (الحدود) للبيانات عند تطبيق الفلاتر. يمكن أن تكون القيمة “valid” حيث لا يتم إضافة أي تعديل على البيانات، أو “same” حيث يتم إضافة حشو (padding) للبيانات للحفاظ على نفس الحجم بعد تطبيق الفلاتر.
رابعاً، معلمة subsample_length تحدد خطوة الانتقال (stride) للفلاتر أثناء تحريكها عبر البيانات. يمكن استخدام قيمة أصغر لهذه المعلمة لزيادة تدقيق الفلاتر ولكن بتكلفة زيادة الوقت المستغرق في التدريب.
باستخدام هذه المعلمات، يمكنك ضبط طبقة التحويل الواحد البعدي بطريقة تناسب احتياجات مشروعك الخاص. من خلال تجربة قيم مختلفة لهذه المعلمات ومراقبة كيفية تأثيرها على أداء النموذج، يمكنك تحسين نتائج التصنيف النصي وتحقيق أداء أفضل في المهام ذات الصلة.
