Текст в Граф: Экономичная классификация текстов с минимальной разметкой

Автор: Денис Аветисян

Новый подход объединяет возможности больших языковых моделей и графовых нейронных сетей для эффективной классификации текстов при ограниченном объеме размеченных данных.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Текстовые документы преобразуются в графовое представление, где узлы и связи формируются на основе извлеченных данных, после чего метки, сгенерированные большой языковой моделью для части узлов, распространяются на остальные с использованием графовой нейронной сети.

Комбинирование больших языковых моделей для первичной разметки и графовых нейронных сетей для распространения меток позволяет снизить энергопотребление и затраты на разметку данных.

Несмотря на впечатляющую эффективность больших языковых моделей (LLM) в задачах классификации текстов, их высокие вычислительные затраты ограничивают масштабируемость в условиях ограниченных ресурсов. В данной работе, представленной в пакете ‘\textsc{Text2Graph}: Combining Lightweight LLMs and GNNs for Efficient Text Classification in Label-Scarce Scenarios’, предлагается гибридный подход, сочетающий LLM для первоначальной разметки с графовыми нейронными сетями (GNN) для распространения меток. Эксперименты демонстрируют, что предложенный метод позволяет достичь сопоставимой точности при значительно меньшем энергопотреблении и углеродном следе. Возможно ли дальнейшее снижение вычислительных издержек и повышение устойчивости систем классификации текстов за счет более тесной интеграции LLM и GNN?

За пределами трансформеров: потребность в графовом мышлении

Традиционные методы классификации текстов, особенно те, что опираются на большие языковые модели, зачастую испытывают трудности при решении задач, требующих сложного логического вывода и интеграции знаний. Эти модели, хотя и демонстрируют впечатляющую способность к распознаванию закономерностей в данных, могут упускать из виду взаимосвязи между отдельными фактами и понятиями, представленными в тексте. В результате, даже при наличии достаточного объема обучающих данных, они могут допускать ошибки в случаях, когда требуется не просто сопоставить текст с известным шаблоном, а провести анализ, основанный на понимании контекста и скрытых связей. Эта проблема особенно актуальна при работе с текстами, содержащими сложные аргументы, неоднозначные утверждения или требующими применения внешних знаний для правильной интерпретации.

Несмотря на впечатляющую способность больших языковых моделей (БЯМ) к распознаванию закономерностей в данных, их функционирование сопряжено со значительными вычислительными затратами. БЯМ требуют огромных ресурсов для обучения и эксплуатации, что ограничивает их применимость в условиях ограниченной инфраструктуры. Более того, БЯМ оперируют преимущественно статистическими связями, неявно кодируя знания, что затрудняет интерпретацию их решений и возможность логического вывода. Отсутствие явного представления знаний, в отличие от символических систем, делает БЯМ уязвимыми к неточностям и затрудняет процесс верификации и отладки. В результате, для решения задач, требующих глубокого понимания и логического анализа, БЯМ часто оказываются недостаточно эффективными и надежными.

Ограничения, свойственные традиционным методам классификации текста, особенно тем, что опираются на большие языковые модели, стимулируют поиск альтернативных подходов. Исследования все чаще обращаются к графовым моделям, способным улавливать взаимосвязи между элементами текста и значительно улучшать возможности логического вывода. В отличие от последовательной обработки информации в языковых моделях, графы позволяют представить текст как сеть связанных сущностей, где каждое понятие взаимодействует с другими, формируя более полное и структурированное представление. Такой подход позволяет не только повысить точность классификации, но и сделать процесс рассуждений более прозрачным и интерпретируемым, что особенно важно для задач, требующих объяснимости принятых решений. Это открывает перспективы для создания интеллектуальных систем, способных не просто классифицировать текст, но и понимать его глубинное значение и контекст.

Сравнение методов показало различия в их эффективности на разных наборах данных.

Text2Graph: конвейер для реляционного понимания текста

Конвейер Text2Graph использует возможности больших языковых моделей (LLM) для начальной обработки текста, подготавливая его к построению графа. LLM применяются для извлечения семантических признаков и представления текста в виде векторных представлений, которые служат основой для последующего анализа связей. Этот этап включает в себя токенизацию, кодирование и генерацию эмбеддингов текста, обеспечивая унифицированное и структурированное представление, пригодное для графовой обработки. Использование LLM позволяет улавливать сложные зависимости и контекст в тексте, что критически важно для эффективного построения графа знаний и дальнейшего применения алгоритмов машинного обучения.

В основе преобразования текстовых данных в формат, пригодный для анализа связей, лежат векторные представления, получаемые посредством sentence embeddings. Данный процесс заключается в отображении каждого предложения или текстового фрагмента в многомерное векторное пространство, где близость векторов отражает семантическую схожесть соответствующих фрагментов текста. Для создания этих векторных представлений используются модели глубокого обучения, такие как BERT, Sentence-BERT или Universal Sentence Encoder, которые обучаются на больших корпусах текста для захвата контекстуальной информации и семантических отношений. Чем ближе векторы двух предложений в этом пространстве (измеряется, например, косинусным сходством), тем более вероятно, что эти предложения имеют схожий смысл. Полученные векторные представления позволяют количественно оценить семантическую близость текстовых фрагментов и служат основой для построения графов знаний.

Построение графа осуществляется с использованием методов $k$-ближайших соседей (k-Nearest Neighbors) и минимального остовного дерева (Minimum Spanning Tree) для установления связей между сегментами текста. Алгоритм $k$-NN определяет $k$ наиболее семантически близких сегментов для каждого сегмента, используя векторные представления, полученные из вложений предложений. Минимальное остовное дерево, в свою очередь, формирует связный граф с минимальным суммарным весом ребер, представляющих собой степени семантического сходства между сегментами. В результате этих операций формируется текстовый атрибутированный граф (Text Attributed Graph), где узлы соответствуют сегментам текста, а ребра отражают их взаимосвязи, необходимые для последующего анализа графовыми нейронными сетями.

Для классификации текста, построенного на основе графа, используются графовые нейронные сети (GNN), в частности, графовые сверточные сети (GCN). GNN оперируют непосредственно со структурой графа, агрегируя информацию от соседних узлов для получения векторных представлений узлов. Это позволяет учитывать реляционные связи между текстовыми сегментами, что повышает эффективность классификации по сравнению с традиционными методами, работающими с изолированными векторами. GCN, как один из видов GNN, использует операции свертки на графе для извлечения признаков, учитывающих как атрибуты узлов, так и структуру связей между ними. Эффективность достигается за счет уменьшения вычислительной сложности и более точного представления семантической информации текста.

Проверка производительности на разнообразных наборах данных

Процесс Text2Graph был протестирован на различных наборах данных, включающих AG News Dataset, Reuters Dataset, Ohsumed Dataset и IMDB Dataset. Результаты тестирования показали, что система способна эффективно работать с текстами из различных доменов и источников, демонстрируя свою адаптивность к разнородным данным. Использование различных наборов данных позволило оценить устойчивость и обобщающую способность алгоритма, подтверждая его применимость в широком спектре задач классификации текстов.

В рамках Text2Graph реализована эффективная классификация текстов в режиме zero-shot, что позволяет обходиться без ресурсоемкой и длительной тонкой настройки модели под конкретную задачу. Это достигается за счет построения графа знаний из текста и использования этого графа для определения категории документа без предварительного обучения на размеченных данных для данной категории. Такой подход значительно сокращает время и вычислительные затраты, необходимые для адаптации системы к новым типам текстовых данных и задачам классификации, сохраняя при этом приемлемый уровень точности.

В основе Text2Graph используется DistilBERT, архитектура которого построена на принципах Teacher-Student Framework. Данный подход предполагает, что большая, предварительно обученная модель (Teacher) передает свои знания DistilBERT (Student) посредством дистилляции знаний. Это позволяет DistilBERT достигать производительности, сравнимой с исходной моделью, при значительно меньшем количестве параметров и, следовательно, снижении вычислительных затрат и времени инференса. В процессе обучения Student-модель обучается имитировать выходные данные Teacher-модели, а не только истинные метки, что способствует эффективному переносу знаний и повышению обобщающей способности. Использование Teacher-Student Framework является ключевым фактором, обеспечивающим высокую эффективность Text2Graph при ограниченных вычислительных ресурсах.

В ходе оценки на наборах данных AG News, Reuters, Ohsumed и IMDB, предложенный графовый подход продемонстрировал сопоставимые значения метрики F1-Macro с результатами, полученными при использовании полных языковых моделей (LLM) для разметки. При этом, в отличие от LLM, требующих значительных вычислительных ресурсов, графовый подход обеспечивает существенное снижение потребления ресурсов, сохраняя при этом конкурентоспособную производительность в задачах классификации текстов. Достигнутая эффективность позволяет применять данную архитектуру в условиях ограниченных вычислительных мощностей без существенной потери качества классификации.

Устойчивый ИИ: измерение и смягчение экологического воздействия

Обучение и развертывание крупных языковых моделей требует значительных энергетических затрат и вносит существенный вклад в выбросы углекислого газа. Этот процесс, включающий в себя обработку огромных объемов данных и проведение сложных вычислений, оказывает возрастающее воздействие на окружающую среду. Энергопотребление, необходимое для поддержания работы центров обработки данных, используемых для обучения и эксплуатации этих моделей, сопоставимо с потреблением небольших городов. Увеличение масштабов моделей и объемов обрабатываемой информации только усугубляет проблему, делая необходимым поиск решений для повышения энергоэффективности и снижения углеродного следа искусственного интеллекта. Необходимо учитывать, что даже процесс создания и обслуживания инфраструктуры, необходимой для работы моделей, также вносит свой вклад в общие выбросы.

Для всесторонней оценки экологического следа экспериментов в области искусственного интеллекта разработан инструментарий CodeCarbon. Этот комплекс позволяет точно измерять потребление энергии и выбросы углекислого газа, связанные с обучением и развертыванием моделей машинного обучения. CodeCarbon предоставляет детальные метрики, необходимые для выявления наиболее энергозатратных этапов и оптимизации процессов, что позволяет исследователям и разработчикам принимать обоснованные решения для снижения воздействия на окружающую среду. Инструмент не только фиксирует абсолютные значения потребления энергии, но и позволяет проводить сравнительный анализ различных подходов к обучению, способствуя созданию более экологичных и устойчивых систем искусственного интеллекта. Благодаря возможности интеграции в существующие рабочие процессы, CodeCarbon становится незаменимым помощником в стремлении к ответственному развитию технологий.

Разработанная методика Text2Graph направлена на снижение энергопотребления при обучении и использовании моделей искусственного интеллекта, не допуская при этом ухудшения их производительности. В отличие от традиционных подходов, Text2Graph оптимизирует размер модели и процедуры обучения, что позволяет достичь более высокого соотношения производительности к затраченной энергии. Исследования показывают, что данный подход позволяет существенно снизить $CO_2$ выбросы и общее потребление энергии, делая его перспективным решением для создания более устойчивых и экологичных систем искусственного интеллекта. Эффективность Text2Graph заключается в преобразовании текстовых данных в графовое представление, что позволяет упростить модель и ускорить процесс обучения, сохраняя при этом необходимый уровень точности и функциональности.

Исследования демонстрируют, что использование графовых методов в искусственном интеллекте позволяет значительно снизить потребление энергии и выбросы углекислого газа. В отличие от традиционных подходов, требующих огромных вычислительных ресурсов, графовые модели эффективно кодируют информацию, что приводит к существенному сокращению энергозатрат при обучении и эксплуатации. Такой подход соответствует принципам устойчивого развития в сфере ИИ, позволяя создавать более экологичные и эффективные системы. Данные методы не только минимизируют негативное воздействие на окружающую среду, но и открывают возможности для создания более доступных и масштабируемых решений в области искусственного интеллекта, способствуя более ответственному использованию технологий.

Эксперименты показали, что средние выбросы CO2 и потребление энергии варьируются в зависимости от сценария.

Исследование демонстрирует стремление к оптимизации и упрощению сложных систем классификации текста. Авторы предлагают элегантный подход, сочетающий мощь больших языковых моделей с эффективностью графовых нейронных сетей. Этот гибридный метод позволяет снизить потребность в ручной аннотации данных, что особенно ценно в условиях ограниченных ресурсов. Как однажды заметил Кен Томпсон: «Простота — высшая степень совершенства». Данное исследование подтверждает эту мысль, показывая, что изящное решение, основанное на принципах минимализма и эффективности, может превзойти более громоздкие и ресурсоемкие подходы, особенно в задачах, где ключевым является распространение информации по графу знаний.

Куда же дальше?

Представленная работа, как и большинство попыток обуздать языковые модели, лишь подчеркивает фундаментальную дилемму: стоимость знания. Соединение легковесных моделей с графовыми нейронными сетями — это не столько решение, сколько перераспределение ресурсов. Остается открытым вопрос: возможно ли действительно снизить общую вычислительную нагрузку, или же мы просто перемещаем её из одного места в другое, усложняя архитектуру и добавляя новые уровни абстракции? Ясность — это минимальная форма любви, и в данном случае, она заключается в честном признании границ эффективности.

Перспективы очевидны, но требуют критического осмысления. Автоматическая аннотация данных, безусловно, важна, но её качество остаётся узким местом. Необходимы более надёжные методы верификации и фильтрации, возможно, с использованием принципов активного обучения или полу-автоматической аннотации. Более того, само понятие “недостатка данных” нуждается в пересмотре. Возможно, истинная проблема не в количестве, а в качестве и репрезентативности обучающей выборки.

В конечном итоге, важно помнить, что сложность — это тщеславие. Успех в этой области будет заключаться не в создании всё более громоздких систем, а в поиске элегантных и эффективных решений, которые действительно экономят ресурсы и позволяют извлекать максимальную пользу из ограниченного количества данных. Или, проще говоря, в том, чтобы выкинуть лишнее.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10061.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-14 15:52