Coupled pattern learner
جوڑے ہوئے پیٹرن لرنر (سی پی ایل) ایک مشین لرننگ الگورتھم ہے جو بوٹ اسٹریپ سیکھنے کے طریقوں سے وابستہ سیمنٹک ڈرفٹ کے مسئلے کو روکنے کے لیے زمروں اور تعلقات کی نیم نگرانی والی سیکھنے کو جوڑتا ہے۔ بہت سی غیر لیبل شدہ مثالوں کے ساتھ لیبل شدہ مثالوں کی ایک چھوٹی سی تعداد کا استعمال کرتے ہوئے جوڑے ہوئے پیٹرن لرنر نیم نگرانی والے سیکھنے کے نقطہ نظر عام طور پر ناقابل اعتماد ہوتے ہیں کیونکہ وہ اندرونی طور پر مستقل، لیکن غلط اخراج کا مجموعہ پیدا کرتے ہیں۔ سی پی ایل ایک آنٹولوجی کی موجودگی میں بہت سے مختلف زمروں اور تعلقات کے لیے کلاسیفائرز کو بیک وقت سیکھ کر اس مسئلے کو حل کرتا ہے جو ان کلاسیفائرز کی تربیت کو جوڑتا ہے۔ اسے 2009 میں اینڈریو کارلسن، جسٹن بیٹریج، ایسٹیوم آر ہرشکا جونیئر اور ٹام ایم مچل نے متعارف کرایا تھا۔ سی پی ایل کا جائزہ سی پی ایل نیم زیر نگرانی سیکھنے کا ایک نقطہ نظر ہے جو بہت سے معلومات نکالنے والوں کی تربیت کو جوڑ کر زیادہ درست نتائج دیتا ہے۔ سی پی ایل کے پیچھے بنیادی خیال یہ ہے کہ ایک ہی قسم کے ایکسٹریکٹر جیسے 'کوچ' کی نیم نگرانی کی تربیت بیک وقت بہت سے ایکسٹریکٹرز کی تربیت سے کہیں زیادہ مشکل ہے جو مختلف قسم کے باہمی تعلق اور تعلقات کی اقسام کا احاطہ کرتی ہے۔ ان مختلف اداروں اور تعلقات کے درمیان تعلقات کے بارے میں پیشگی معلومات کا استعمال سی پی ایل تربیت کے دوران غیر لیبل شدہ ڈیٹا کو ایک مفید رکاوٹ بناتا ہے۔ مثال کے طور پر، 'کوچ (x)' کا مطلب ہے 'شخص (x)' اور 'کھیل (x) نہیں'۔ سی پی ایل کی تفصیل پیش گوئیوں کا جوڑا سی پی ایل بنیادی طور پر متعدد افعال کے سیکھنے کو جوڑنے کے تصور پر منحصر ہے تاکہ نیم نگرانی والے سیکھنے کے مسئلے کو محدود کیا جا سکے۔ سی پی ایل سیکھے ہوئے فنکشن کو دو طریقوں سے محدود کرتا ہے۔ یکسانیت کے درمیان اشتراک منطقی تعلقات کے مطابق پیش گوئیاں کرتا ہے رشتہ کی دلیل کی قسم کی جانچ ایکسانیت کے درمیان اشتراک پیش گوئی کرتا ہے آنٹولوجی میں ہر ایک پیش گوئی P میں دیگر ایکسانیت کی پیش گوئیوں کی فہرست ہوتی ہے جس کے ساتھ P باہمی طور پر خصوصی ہوتا ہے۔ اگر A پیش گوئی B کے ساتھ باہمی طور پر خصوصی ہے، تو A کی مثبت مثالیں اور نمونے منفی مثالیں بن جاتے ہیں اور B کے لیے منفی مثالیں بن جاتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر 'سٹی'، جس میں ایک مثال 'بوسٹن' اور ایک نمونہ 'میئر آف آرگ 1' ہے، 'سائنسدان' کے ساتھ باہمی طور پر خصوصی ہے، تو 'بوسٹن' اور 'میئر آف آرگ 1' بالترتیب ایک منفی مثال اور 'سائنسدان' کے لیے ایک منفی نمونہ بن جائیں گے۔ مزید برآں، کچھ زمروں کو دوسرے زمرے کا ذیلی مجموعہ قرار دیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، 'ایتھلیٹ' 'شخص' کا ذیلی مجموعہ ہے۔ رشتہ کی دلیل کی قسم کی جانچ یہ ایک قسم کی جانچ کی معلومات ہے جو تعلقات اور زمروں کے سیکھنے کو جوڑنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، 'سی ای او او ایف' تعلقات کے دلائل کو 'شخص' اور 'کمپنی' کے زمرے میں قرار دیا جاتا ہے۔ سی پی ایل اسم فقروں کی ایک جوڑی کو کسی رشتے کی مثال کے طور پر فروغ نہیں دیتا جب تک کہ دونوں اسم فقروں کو صحیح دلیل کی اقسام سے تعلق رکھنے والے کے طور پر درجہ بند نہ کیا جائے۔ الگورتھم کی تفصیل درج ذیل سی پی ایل الگورتھم کا ایک فوری خلاصہ ہے۔ ان پٹ: ایک آنٹولوجی O، اور ایک ٹیکسٹ کارپس C آؤٹ پٹ: i = 1,2 کے لیے ہر پیش گوئی کے لیے قابل اعتماد مثالیں/نمونے۔، حال ہی میں فروغ شدہ نمونوں/مثالوں کا استعمال کرتے ہوئے O ڈو ایکسٹراکٹ امیدوار مثالوں/سیاق و سباق کے نمونوں میں پیش گوئی p کی پیش گوئی کریں۔ فلٹر امیدوار جو جوڑے کی خلاف ورزی کرتے ہیں۔ رینک امیدوار مثالوں/نمونوں ؛ پروموٹ ٹاپ امیدوار ؛ اینڈ اینڈ ان پٹ اسپیچ ٹیگ کیے گئے جملوں کا ایک بڑا حصہ اور پہلے سے طے شدہ زمروں، تعلقات، ایک ہی نوعیت کی پیش گوئیوں کے درمیان باہمی خصوصی تعلقات، کچھ زمروں کے درمیان ذیلی سیٹ تعلقات، تمام پیش گوئیوں کے لیے بیج کے نمونوں، اور زمروں کے لیے بیج کے نمونوں کے ساتھ ابتدائی آنٹولوجی۔ امیدوار نکالنے والا سی پی ایل اسم کے جملے نکالنے کے لیے نئے ترقی یافتہ نمونوں کا استعمال کرتے ہوئے امیدوار کی نئی مثالیں تلاش کرتا ہے جو ٹیکسٹ کارپس میں ان نمونوں کے ساتھ مل کر پائے جاتے ہیں۔ سی پی ایل کے نکات، زمرہ کے نمونے زمرہ کے نمونے تعلقات کے نمونے امیدوار کو فلٹر کرنا امیدوار کے نمونوں اور نمونوں کو اعلی درستگی کو برقرار رکھنے اور انتہائی مخصوص نمونوں سے بچنے کے لیے فلٹر کیا جاتا ہے۔ تشخیص کے لیے صرف اس صورت میں ایک مثال پر غور کیا جاتا ہے جب یہ ٹیکسٹ کارپس میں کم از کم دو فروغ شدہ نمونوں کے ساتھ واقع ہو، اور اگر تمام فروغ شدہ نمونوں کے ساتھ اس کی ہم آہنگی کی گنتی منفی نمونوں کے ساتھ اس کے ہم آہنگی کی گنتی سے کم از کم تین گنا زیادہ ہو۔ امیدوار کی درجہ بندی سی پی ایل امیدواروں کی مثالوں کو ترقی یافتہ نمونوں کی تعداد کا استعمال کرتے ہوئے درجہ بندی کرتی ہے جس کے ساتھ وہ شریک ہوتے ہیں تاکہ زیادہ نمونوں کے ساتھ آنے والے امیدواروں کو اعلی درجہ دیا جائے۔ نمونوں کی درجہ بندی ہر نمونے کی درستگی کے تخمینے کا استعمال کرتے ہوئے کی جاتی ہے۔ امیدوار پروموشن سی پی ایل امیدواروں کو ان کے تشخیصی اسکور کے مطابق درجہ بندی کرتا ہے اور ہر پیشن گوئی کے لیے زیادہ سے زیادہ 100 مثالوں اور 5 نمونوں کو فروغ دیتا ہے۔ مثالوں اور نمونوں کو صرف اس صورت میں فروغ دیا جاتا ہے جب وہ بالترتیب کم از کم دو فروغ شدہ نمونوں یا مثالوں کے ساتھ واقع ہوں۔ سی پی ایل کے مصنفین نے میٹا بوٹسٹریپ لرنر میٹا بوٹسٹریپ لرنر (ایم بی ایل) کی تجویز بھی پیش کی تھی۔ میٹا-بوٹسٹریپ سیکھنے والا جوڑے ملٹی ویو رکاوٹ کے ساتھ متعدد نکالنے کی تکنیکوں کی تربیت کرتے ہیں، جس کے لیے نکالنے والوں کو اتفاق کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ موجودہ ایکسٹرکشن الگورتھم کے اوپر جوڑی کی رکاوٹوں کو شامل کرتا ہے، جبکہ انہیں بلیک باکس کے طور پر استعمال کرنا ممکن ہے۔ ایم بی ایل یہ فرض کرتا ہے کہ نکالنے کی مختلف تکنیکوں سے ہونے والی غلطیاں آزاد ہیں۔ ذیل میں ایم بی ایل کا ایک مختصر خلاصہ ہے۔ ان پٹ: ایک آنٹولوجی O، ایکسٹریکٹرز کا ایک مجموعہ ε آؤٹ پٹ: i = 1,2 کے لیے ہر پیش گوئی کے لیے قابل اعتماد مثالیں۔، ≤ O میں پیش گوئی p کو پیش کرتے ہیں۔ ≤ میں پیش گوئی e کو نکالتے ہیں۔ حال ہی میں ترقی یافتہ مثالوں کے ساتھ e کا استعمال کرتے ہوئے p کے لیے نئے امیدواروں کو نکالتے ہیں۔ فلٹر امیدواروں کو ختم کریں جو باہمی اخراج یا ٹائپ چیک کرنے کی رکاوٹوں کی خلاف ورزی کرتے ہیں۔ تمام ایکسٹریکٹرز کے ذریعے نکالے گئے امیدواروں کو پیش کریں۔ ایم بی ایل کے ساتھ استعمال ہونے والے اینڈ اینڈ ماتحت الگورتھم خود ہی کسی مثال کو فروغ نہیں دیتے، وہ ہر امیدوار کے بارے میں ثبوت ایم بی ایل کو رپورٹ کرتے ہیں اور ایم بی ایل مثالوں کو فروغ دینے کے لیے ذمہ دار ہے۔ اپنے مقالے کے مصنفین میں ایپلی کیشنز نے نتائج پیش کیے ہیں جو سی پی ایل کی صلاحیت کو ظاہر کرتے ہیں کہ وہ سیمنٹک علم کے موجودہ ذخیرے میں نئے حقائق میں حصہ ڈال سکتا ہے، فری بیس دیکھیں شریک تربیت کبھی ختم نہ ہونے والی زبان سیکھنے کے نوٹ حوالہ جات مشین لرننگ