对比学习在文本分类任务中的应用实践近些年对比学习任务在CV领域非常火爆,对比学习可以在不增加训练数据的基础上,极大的提高模型效果。本文借着对比学习这股还未冷却的东风,将在NLP领域进行的一些探索和实践性…
对比学习是一种自监督学习方法,它通过对比不同样本的特征表示来学习模型的参数。在文本分类任务中,对比学习通常采用Siamese网络结构,通过对比正负样本的特征表示来学习模型的参数。对比学习的优点在于,它能够利用未标注数据进行自监督学习,从而提高模型的泛化能力。然而,对比学习也存在一些缺点,例如其计算成本较高,需要大量...
因此作者的做法是,将类别结构信息嵌入到文本encoder,也就是就得到一个hierarchy-aware文本表示,再做分类。 作者的说法是因为对比学习可以学习高质量的表示,因此他也用对比学习学习hierarchy-aware文本表示。 使用BERT作为text encoder,使用Graphormer对类别关系建模,graph中每个节点(label,类别)的向量等于label id的embedding...
基于对比学习的文本分类技术主要分为两个步骤:一是学习样本之间的相似度和差异度,二是基于得到的相似度和差异度进行分类。相比传统的文本分类方法,基于对比学习的文本分类技术能够更好地处理高维度和稀疏性的文本数据,并提升分类的准确度。 4. 基于对比学习的短文本聚类技术 短文本聚类是一种将相似的短文本聚合成一类...
通过对偶对比学习,模型可以比较两个不同的输入或表示,以识别它们之间的相似性和差异性。这种学习方法在许多任务中已经证明了其有效性,包括文本分类。相比于BERT,对偶对比学习框架具有以下优势: 无监督学习:对偶对比学习不需要标签数据,因此可以利用大量无标签数据来训练模型。这不仅降低了数据收集和标注的成本,还允许模型...
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，通过构建正负对来让模型学会区分不同的样本。2.对比学习的关键在于设计一个恰当的损失函数，使得在...
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...
对DualCL的可解释性进行了分析。综上所述，DualCL通过将对比学习应用于有监督文本分类，提供了一种有效的表示学习方法。该框架通过引入对偶对比损失和标签启发式的数据增强，提高了分类精度，并在低资源场景下表现出色。此外，DualCL的可解释性分析为理解模型决策提供了洞察。
少样本文本分类对比学习研究进展 对比学习基础理论 对比学习基础理论 ▪【对比学习基本原理】：1.对比学习是一种机器学习方法，通过比较样本之间的相似性和差异性来获取样本的特征表示。这种方法的核心思想是将具有相同标签的样本拉近，同时将不同标签的样本推开。2.对比学习可以应用于各种任务中，包括图像分类、自然语言...
数智创新变革未来大规模文本分类对比学习的数据集构建1,大规模文本分类对比学习简介1,数据集构建的重要性与挑战1,对比学习的基本原理和方法1,文本特征抽取与表示方法1,数据集构建的策略与步骤1,常用大规模文本数据集介绍1,数据集质量评估与验证