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以及行业分类两个数据集上进行了一个简单的对比(限制于资源以及时间的关系,只选择了部分子集),其中情感分析数据集训练数据选择...
在文本分类任务中,对比学习、Prompt和FGSM各自具有优缺点。为了实现更高效的文本分类,可以将这三种技术结合起来。具体来说,可以利用对比学习来提高模型的泛化能力,利用Prompt来提高模型的分类准确率和鲁棒性,利用FGSM来揭示模型在哪些方面存在缺陷并提供改进方向。此外,还可以通过对FGSM生成的对抗样本进行prompt,以进一步提高...
我们方法的总体算法流程如图1所示,首先使用监督学习+多标签对比学习训练得到一个收敛的MLTC模型(Step1),接着使用该模型对每个训练样本都生成一个文本表示并与相应的标签向量一同存入一个数据仓库中(Step2),最后基于MLTC模型和数据仓库进行k近邻预测(Step3)。 图1:总体算法流程 MLTC任务中的k近邻机制 我们提出的k近邻...
例如,您可以使用BERT进行初步的特征提取,然后使用对偶对比学习框架对这些特征进行微调和学习。这种方法可以充分利用现有技术的优势,并有望在文本分类任务中取得更好的结果。总之,对偶对比学习框架为文本分类提供了一种强大的新方法。通过结合无监督学习和有监督学习的优点,它可以有效地提高分类的准确性和泛化能力。随着技术...
5. rlhf对齐经历(此处无,但讲了一个rl项目)。 6. temperature的作用?在对比学习中发挥什么作用? 7. 手撕代码部分是写一个文本分类模型的整体训练流程。 . 2️⃣ 复试 . 60分钟左右,二面的面试官是个非常e的小姐姐,整体面试过程像聊天一样
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...