Przetwarzanie_tekstu/projekt

Projekt

Wykrywanie czy podany SMS to spam - klasyfikacja.

Zbiór danych

Wykorzystaliśmy zbiór danych sms spam. Dataset posiada tylko zbiór treningowy dlatego w trakcie uczenia modeli podzielilśmy go losowo na 3 podzbiory:

• zbiór testowy 1 000 przykładów
• zbiór treningowy 4 116 przykładów
• zbiór walidacyjny 458 przykładów

Ewaluacja

Ewaluacja modeli występuje po etapie trenowania na zbiorze testowym. Metryki:

• accuracy 0-100%
• Matthews’s correlation coefficient - w skrócie accuracy, tylko bierze pod uwagę zbalansowanie zbioru, wyniki: -1 przeciwne predykcje, 0 losowe, 1 100% dokładności.

Rozwiązania

Wykorzystaliśmy 4 modele - BERT, GPT2, T5 oraz FLAN-T5

Transformer Encoder - BERT

Najważniejsze cechy:

• wytrenowany model: bert-base-uncased
• typ modelu transformers.BertForSequenceClassification
• input modelu - treść smsa
• output modelu - klasa 1 lub 2
• finetuning na zbiorze treningowym
  • adamW optimizer
  • learning rade 2e-5
  • 32 batch size
  • 4 epoch
• Accuracy: 99%
• MCC: 0.973

Transformer Decoder - GPT2

Najważniejsze cechy:

• wytrenowany model gpt2
• typ modelu transformers.GPT2ForSequenceClassification
• input modelu - treść smsa
• output modelu - klasa 1 lub 2
• finetuning na zbiorze treningowym
  • adamW optimizer
  • learning rate 2e-5
  • 8 batch size (because of OOM)
  • 4 epoch
• Accuracy: 99%
• MCC: 0.960

Transformer Encoder-Decoder - T5

Najważniejsze cechy:

• wytrenowany model t5-base
• typ modelu transformers.T5ForConditionalGeneration
• input modelu - treść smsa
• output modelu - tekstowo klasa 1 'conversation' lub klasa 2 'advertising'
• finetuning na zbiorze treningowym
  • adamW optimizer
  • learning rate 3e-4
  • 16 batch size
  • 4 epoch
• Accuracy: 0%
• MCC: 0

Zero-shot Transformer Encoder-Decoder - FLAN-T5

Najważniejsze cechy:

• wytrenowany model google/flan-t5-base
• typ modelu transformers.AutoModelForSeq2SeqLM
• input modelu - Opis zadania + treść smsa
  • Przykład: "Answer the question in one word - true if provided text is spam or false, if provided text is not spam. \nQ: Is this text spam? \nText: treść smsa \nA:"
• output modelu - tekstowo klasa 1 'true' lub klasa 2 'false'
• finetuning na zbiorze treningowym
  • adamW optimizer
  • learning rate 3e-4
  • 8 batch size
  • 4 epoch
• Accauracy: 43%
• MCC: -0.033