3.2.1 应该怎样进行文本表示对比 R-Drop是我们能够想到最base的方案,可以将对比学习任务作为一个辅助任务进行多任务联合学习。此外考虑到在CV领域增加投影层能够提高整体模型效果,那么在文本分类领域是否也可以加入投影层呢?如果加,投影层应该怎么加?参考ConSERT以及R-Drop,我们设计了如下6个方案,并在自有数据集情感分析...
FGSM是一种基于梯度的方法,用于攻击深度学习模型并使其产生鲁棒性的缺陷。在文本分类任务中,FGSM可以通过修改输入文本的小部分来使模型产生错误分类。FGSM的基本原理是,利用模型在输入数据上的梯度信息来生成对抗样本,这些样本在人类看来是真实的,但在模型看来是恶意攻击的。FGSM的优点在于,它可以揭示模型在哪些方面存在...
迄今为止已有许多工作研究如何解决多标签文本分类这一任务。一些方法提出使用深度神经网络[1,2]以及标签特定的注意力网络[3,4]来增强文本的表示,同时一些其他的方法尝试通过序列化预测[5,6],迭代式推理[7]以及图神经网络[4]等技术来建模标签之间的关联性。 然而,这些方法在推理阶段均忽略了已有训练样本中可以直接...
多标签文本分类(简称MLTC)是自然语言处理领域中一个十分重要的任务,其旨在从一个给定的标签集合中选取出与文本相关的若干个标签。MLTC可以广泛应用于网页标注,话题识别和情感分析等场景。 迄今为止已有许多工作研究如何解决多标签文本分类这一任务。一些方法提出使用深度神经网络[1,2]以及标签特定的注意力网络[3,4]来...
简介:随着深度学习的发展,文本分类技术已经取得了显著的进步。然而,对于许多实际应用来说,仅仅依赖BERT这样的模型可能并不足够。本文将介绍一种新兴的方法——对偶对比学习,以及它在文本分类任务中的优势和实现细节。通过对比BERT和对偶对比学习框架,我们将揭示后者的强大之处,并提供实际应用的建议。
本文旨在探讨基于对比学习的文本分类与短文本聚类技术的研究,并对其进行全面的分析和评估。 1. 引言 在当今信息时代,文本数据的产生呈现爆炸式增长的趋势,如何从这些海量数据中提取有价值的信息成为了一项重要的研究任务。文本分类和短文本聚类作为文本挖掘的重要技术应运而生。针对这些技术中存在的问题,对比学习成为了...
此外，不同领域的文本可能存在差异性，需要针对每个领域建立相应的处理模型。【文本分类任务】：面向特定领域的文本分类对比学习模型 对比学习模型基础理论 对比学习模型基础理论 对比学习的基本概念 1.对比学习是一种无监督或半监督的学习方法，通过比较样本之间的相似度来学习表示。它的目标是在不依赖标签的情况下，通过...
在这项工作中,作者提出了一个对偶对比学习(DualCL)框架,在同一空间内同时学习输入样本的特征和分类器的参数。具体来说,DualCL将分类器的参数视为关联到不同标签的增强样本,然后利用其进行输入样本和增强样本之间的对比学习。**对5个基准文本分类数据集及对应低资源版本数据集的实验研究表明,DualCL分类精度明显得到...
本文旨在探讨基于对比学习的文本分类与短文本聚类技术的研究,并对其进行全面的分析和评估。 1.引言 在当今信息时代,文本数据的产生呈现爆炸式增长的趋势,如何从这些海量数据中提取有价值的信息成为了一项重要的研究任务。文本分类和短文本聚类作为文本挖掘的重要技术应运而生。针对这些技术中存在的问题,对比学习成为了...
1.定义：文本细粒度分类是一种将文本数据按照更具体的类别进行细分的机器学习任务，旨在识别和理解文本中的微妙差异。2.应用场景：细粒度分类在众多领域中具有广泛应用，如情感分析、话题检测、信息检索、问答系统等，能提供更为精准的信息提取与处理能力。3.方法论：基于深度学习的方法（如卷积神经网络、双向长短期记忆...