Coupled pattern learner
કપલ્ડ પેટર્ન લર્નર (સી. પી. એલ.) એ એક મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ છે જે બૂટ-સ્ટ્રેપ લર્નિંગ પદ્ધતિઓ સાથે સંકળાયેલ સિમેન્ટીક ડ્રિફ્ટની સમસ્યાને રોકવા માટે વર્ગો અને સંબંધોના અર્ધ-નિરીક્ષણ શિક્ષણને જોડે છે. કપલ્ડ પેટર્ન લર્નર ઘણા લેબલ વગરના ઉદાહરણો સાથે લેબલવાળા ઉદાહરણોની નાની સંખ્યાનો ઉપયોગ કરીને અર્ધ-દેખરેખ હેઠળના શિક્ષણના અભિગમો સામાન્ય રીતે અવિશ્વસનીય હોય છે કારણ કે તે આંતરિક રીતે સુસંગત, પરંતુ ખોટો નિષ્કર્ષણ સમૂહ ઉત્પન્ન કરે છે. સી. પી. એલ. આ વર્ગીકરણની તાલીમને જોડતી ઓન્ટોલોજી વ્યાખ્યાયિત અવરોધોની હાજરીમાં ઘણી જુદી જુદી શ્રેણીઓ અને સંબંધો માટે એક સાથે વર્ગીકરણ શીખીને આ સમસ્યાનું સમાધાન કરે છે. તે 2009 માં એન્ડ્રુ કાર્લસન, જસ્ટિન બેટરીજ, એસ્ટેવમ આર. હ્રુષ્કા જુનિયર અને ટોમ એમ. મિશેલ દ્વારા રજૂ કરવામાં આવ્યું હતું. સી. પી. એલ. ઝાંખી સી. પી. એલ. એ અર્ધ-નિરીક્ષણ શિક્ષણ માટેનો એક અભિગમ છે જે ઘણા માહિતી નિષ્કર્ષકોની તાલીમને જોડીને વધુ સચોટ પરિણામો આપે છે. સી. પી. એલ. પાછળનો મૂળભૂત વિચાર એ છે કે 'કોચ' જેવા એક જ પ્રકારના એક્સ્ટ્રેક્ટરની અર્ધ-દેખરેખ તાલીમ એક સાથે ઘણા એક્સ્ટ્રેક્ટરને તાલીમ આપવા કરતાં વધુ મુશ્કેલ છે જે વિવિધ આંતર-સંબંધિત અસ્તિત્વ અને સંબંધ પ્રકારોને આવરી લે છે. આ વિવિધ સંસ્થાઓ અને સંબંધો વચ્ચેના સંબંધો વિશે અગાઉના જ્ઞાનનો ઉપયોગ કરીને સી. પી. એલ. તાલીમ દરમિયાન લેબલ વગરના ડેટાને ઉપયોગી અવરોધ બનાવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, 'કોચ (x)' એટલે 'વ્યક્તિ (x)' અને 'રમત (x) નહીં'. સી. પી. એલ. નું વર્ણન આગાહીઓનું જોડાણ સી. પી. એલ. મુખ્યત્વે બહુવિધ કાર્યોના શિક્ષણને જોડવાની કલ્પના પર આધાર રાખે છે જેથી અર્ધ-દેખરેખ હેઠળની શીખવાની સમસ્યાને અવરોધિત કરી શકાય. સી. પી. એલ. શીખેલા કાર્યને બે રીતે અવરોધે છે. સમાન-વિશિષ્ટતા વચ્ચે વહેંચણી તાર્કિક સંબંધો અનુસાર આગાહી કરે છે સંબંધ દલીલ પ્રકાર-તપાસ સમાન-વિશિષ્ટતા વચ્ચે વહેંચણી આગાહી કરે છે ઑન્ટોલોજીમાં દરેક વિધેય પી પાસે અન્ય સમાન-વિશિષ્ટતા આગાહીઓની સૂચિ હોય છે જેની સાથે પી પરસ્પર વિશિષ્ટ હોય છે. જો એ વિધેય બી સાથે પરસ્પર વિશિષ્ટ હોય, તો એના હકારાત્મક ઉદાહરણો અને પેટર્ન બી માટે નકારાત્મક ઉદાહરણો અને નકારાત્મક પેટર્ન બની જાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો 'બોસ્ટન' નું ઉદાહરણ ધરાવતું 'શહેર' અને 'મેયર ઓફ આર્ગ 1' ની પેટર્ન 'સાયન્ટિસ્ટ' સાથે પરસ્પર વિશિષ્ટ હોય, તો 'બોસ્ટન' અને 'મેયર ઓફ આર્ગ 1' અનુક્રમે 'સાયન્ટિસ્ટ' માટે નકારાત્મક ઉદાહરણ અને નકારાત્મક પેટર્ન બની જશે. વધુમાં, કેટલીક શ્રેણીઓને અન્ય શ્રેણીનો સબસેટ જાહેર કરવામાં આવે છે. દાખલા તરીકે, 'રમતવીર' એ 'વ્યક્તિ' નો ઉપગણ છે. સંબંધ દલીલ પ્રકાર-તપાસ આ એક પ્રકાર તપાસ માહિતી છે જેનો ઉપયોગ સંબંધો અને વર્ગોના શિક્ષણને જોડવા માટે થાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, 'સીઇઓઓએફ' સંબંધની દલીલો 'વ્યક્તિ' અને 'કંપની' શ્રેણીની હોવાનું જાહેર કરવામાં આવે છે. સી. પી. એલ. સંબંધના ઉદાહરણ તરીકે સંજ્ઞા શબ્દસમૂહોની જોડીને પ્રોત્સાહન આપતું નથી સિવાય કે બે સંજ્ઞા શબ્દસમૂહોને સાચા દલીલ પ્રકારો સાથે સંકળાયેલા તરીકે વર્ગીકૃત કરવામાં આવે. અલ્ગોરિધમનું વર્ણન નીચે મુજબ સી. પી. એલ. અલ્ગોરિધમનો ઝડપી સારાંશ છે. ઇનપુટઃ એક ઑન્ટોલોજી O, અને એક ટેક્સ્ટ કોર્પસ C આઉટપુટઃ i = 1,2 માટે દરેક પ્રેડિકેટ માટે વિશ્વસનીય ઉદાહરણો/પેટર્ન, તાજેતરમાં પ્રમોટ કરાયેલ પેટર્ન/ઉદાહરણોનો ઉપયોગ કરીને ઓ ડુ એક્સ્ટ્રેક્ટ ઉમેદવારના ઉદાહરણો/સંદર્ભિત પેટર્નમાં p ને આગાહી કરો; પૂરક ઉમેદવાર કે જે જોડાણનું ઉલ્લંઘન કરે છે; RANK ઉમેદવારના ઉદાહરણો/પેટર્ન; ટોચના ઉમેદવારોને પ્રોત્સાહન આપો; અંતિમ અંતના ઇનપુટ ભાગ-ઓફ-સ્પીચ ટેગ કરેલા વાક્યો અને પૂર્વવ્યાખ્યાયિત વર્ગો, સંબંધો, સમાન-વિશિષ્ટતા આગાહીઓ વચ્ચેના પરસ્પર વિશિષ્ટ સંબંધો, કેટલીક શ્રેણીઓ વચ્ચેના સબસેટ સંબંધો, તમામ આગાહીઓ માટે બીજ ઉદાહરણો અને શ્રેણીઓ માટે બીજ પેટર્ન. ઉમેદવાર નિષ્કર્ષણ સી. પી. એલ. ટેક્સ્ટ કોર્પસમાં તે પેટર્ન સાથે સહ-બનતા સંજ્ઞા શબ્દસમૂહોને બહાર કાઢવા માટે નવી બઢતીવાળી પેટર્નનો ઉપયોગ કરીને નવા ઉમેદવારના ઉદાહરણો શોધે છે. સી. પી. એલ. અર્ક, શ્રેણીના ઉદાહરણો શ્રેણીના નમૂનાઓ સંબંધના ઉદાહરણો ઉમેદવારનું ગાળણ ઉમેદવારના ઉદાહરણો અને પેટર્નને ઉચ્ચ ચોકસાઇ જાળવવા અને અત્યંત ચોક્કસ પેટર્નને ટાળવા માટે ગાળણ કરવામાં આવે છે. એક ઉદાહરણ મૂલ્યાંકન માટે ત્યારે જ ગણવામાં આવે છે જ્યારે તે ટેક્સ્ટ કોર્પસમાં ઓછામાં ઓછી બે પ્રમોટેડ પેટર્ન સાથે સહ-બને છે, અને જો તમામ પ્રમોટેડ પેટર્ન સાથે તેની સહ-ઘટના ગણતરી નકારાત્મક પેટર્ન સાથે તેની સહ-ઘટના ગણતરી કરતાં ઓછામાં ઓછી ત્રણ ગણી વધારે હોય. ઉમેદવાર રેન્કિંગ સી. પી. એલ. ઉમેદવારોના ઉદાહરણોને બઢતીની પેટર્નની સંખ્યાનો ઉપયોગ કરીને ક્રમ આપે છે જે તેઓ સાથે સહ-થાય છે જેથી વધુ પેટર્ન ધરાવતા ઉમેદવારોને ઉચ્ચ ક્રમ આપવામાં આવે. દરેક પેટર્નની ચોકસાઈના અંદાજનો ઉપયોગ કરીને પેટર્નને ક્રમ આપવામાં આવે છે. ઉમેદવાર પ્રમોશન સી. પી. એલ. ઉમેદવારોને તેમના મૂલ્યાંકન સ્કોર્સ અનુસાર ક્રમ આપે છે અને દરેક વિધેય માટે મહત્તમ 100 વખત અને 5 પેટર્નને પ્રોત્સાહન આપે છે. ઉદાહરણો અને પેટર્નને ત્યારે જ પ્રોત્સાહન આપવામાં આવે છે જ્યારે તેઓ અનુક્રમે ઓછામાં ઓછી બે પ્રોત્સાહિત પેટર્ન અથવા ઉદાહરણો સાથે સહ-બને. સી. પી. એલ. ના લેખકો દ્વારા મેટા-બૂટસ્ટ્રેપ લર્નર મેટા-બૂટસ્ટ્રેપ લર્નર (એમબીએલ) ની પણ દરખાસ્ત કરવામાં આવી હતી. મેટા-બૂટસ્ટ્રેપ શીખનાર યુગલો મલ્ટી-વ્યૂ અવરોધ સાથે બહુવિધ નિષ્કર્ષણ તકનીકોની તાલીમ આપે છે, જેના માટે નિષ્કર્ષકોને સંમત થવાની જરૂર પડે છે. તે હાલના નિષ્કર્ષણ અલ્ગોરિધમ્સની ટોચ પર જોડાણની મર્યાદાઓને ઉમેરે છે, જ્યારે તેમને બ્લેક બોક્સ તરીકે ગણવામાં આવે છે, તે શક્ય છે. એમબીએલ ધારે છે કે વિવિધ નિષ્કર્ષણ તકનીકો દ્વારા કરવામાં આવેલી ભૂલો સ્વતંત્ર છે. નીચે એમબીએલનો ઝડપી સારાંશ છે. ઇનપુટઃ એક ઑન્ટોલોજી O, એક્સટ્રેક્ટર્સ ε આઉટપુટનો સમૂહઃ i = 1,2 માટે દરેક પ્રેડિકેટ માટે વિશ્વસનીય ઉદાહરણો,., ≤ ફોરચ પ્રેડિકેટ p ઇન O ડુ ફોરચ એક્સટ્રેક્ટર e ઇન ε કરો તાજેતરમાં બઢતી પામેલા ઉદાહરણો સાથે e નો ઉપયોગ કરીને p માટે નવા ઉમેદવારોને બહાર કાઢો; પરસ્પર-બાકાત અથવા પ્રકાર-તપાસની મર્યાદાઓનું ઉલ્લંઘન કરતા અંતિમ ફિલ્ટર ઉમેદવારોને સમાપ્ત કરો; તમામ એક્સટ્રેક્ટર્સ દ્વારા કાઢવામાં આવેલા ઉમેદવારોને પ્રોત્સાહિત કરો; MBL સાથે ઉપયોગમાં લેવાતા અંતિમ ગૌણ અલ્ગોરિધમ્સ કોઈ પણ ઉદાહરણને જાતે પ્રોત્સાહન આપતા નથી, તેઓ દરેક ઉમેદવાર વિશેના પુરાવાને MBL ને જાણ કરે છે અને MBL ઉદાહરણોને પ્રોત્સાહન આપવા માટે જવાબદાર છે. તેમના પેપર લેખકોમાં એપ્લિકેશનોએ સિમેન્ટીક જ્ઞાનના હાલના ભંડારમાં નવી હકીકતોમાં યોગદાન આપવા માટે સી. પી. એલ. ની ક્ષમતા દર્શાવતા પરિણામો રજૂ કર્યા છે, ફ્રીબેઝ સહ-તાલીમ ક્યારેય સમાપ્ત ન થતી ભાષા શીખવાની નોંધો સંદર્ભો મશીન લર્નિંગ પણ જુઓ