?PaperWeekly 原創(chuàng) ·?作者｜蔡杰

學(xué)校｜北京大學(xué)碩士生

研究方向｜QA

最近在做文本分類相關(guān)的工作，目標(biāo)是想提高分類器泛化新樣本的能力，當(dāng)有新樣本產(chǎn)生的時(shí)候能夠不需要重新訓(xùn)練分類器。所以挖了挖這個(gè)領(lǐng)域的研究，不挖不知道，一挖嚇一跳，沒想到這個(gè)坑還挺深的，看著看著就從普通的分類延續(xù)到 few-shot，zero-shot 以及 meta-learning 去了。在這里先介紹幾篇與 label-embedding 相關(guān)的工作，以后有時(shí)間了其他的方法有時(shí)間了慢慢碼字。

LEAM

論文標(biāo)題：Joint Embedding of Words and Labels for Text Classification

論文來源：ACL 2018

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1805.04174

代碼鏈接：https://github.com/guoyinwang/LEAM

1.1 概述

這篇文章作者將文本分類看作是一個(gè) label-word 的聯(lián)合嵌入問題：可以將每個(gè) label embedding 到 word 向量相同的空間中。

作者提出了一個(gè)注意力框架 Label-Embedding Attentive Model (LEAM) 的模型，該模型能夠?qū)W習(xí) word 和 label 在同一空間的 representation，并且可以用來衡量文本序列和 label 之間 embedding 的兼容性。其中注意力是在標(biāo)記樣本的訓(xùn)練集上學(xué)習(xí)的，以確保在給定的文本序列中，相關(guān)詞的權(quán)重高于不相關(guān)詞。

該方法保證了 word-embedding 的可解釋性，并具有利用除了輸入文本序列之外的其他信息源的能力。

在 Zero-Shot learning 中，label embedding 是一個(gè)很經(jīng)典的方法，通過學(xué)習(xí) label embedding，模型可以預(yù)測在訓(xùn)練集中未曾出現(xiàn)過的類別。

1.2 方法

首先作者介紹了，一般的方法將文本分類看做以下幾個(gè)步驟：

f0：將句子 embedding 的過程。L 是序列長度，P 是 embedding 的維度。

f1：將句子 embedding 進(jìn)行各種操作的過程，一般就是模型（TextCNN，BERT...）。

f2：模型輸出之后的 ffn，用于映射到最后的 label 空間。

一般方法在?f1?只利用了來自輸入文本序列的信息，而忽略了 label 的信息。作者發(fā)現(xiàn)使用標(biāo)簽信息只發(fā)生在最后一步?f2，因此作者提出一種新的 pipeline，將label信息納入每一步，如下圖所示:

作者提出的方法將文本分類看做以下幾個(gè)新的步驟：

f0：學(xué)習(xí) label 的 embedding 作為“anchor points”來影響 word embedding。

f1：利用 label 和 word 之間的相關(guān)性進(jìn)行 word embedding 的聚合。

f2：保持不變。

V?為 sequence embedding 的矩陣，C?為 label embedding 的矩陣，利用?cosine 相似度計(jì)算每個(gè) label-word 之間的相似度：

進(jìn)一步獲取連續(xù)詞（即連續(xù)詞）之間的相對空間信息，對于以 l 為中心長度為?2r+1?的文本做如下操作：

之后利用 max-pooling，可以得到最大相關(guān)的系數(shù)：

ml 是長度為 l 的向量，整個(gè)文本序列的兼容性/注意力得分為:

1.3 實(shí)驗(yàn)

MTLE

論文標(biāo)題：Multi-Task Label Embedding for Text Classification

論文來源：ACL 2018

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1710.07210

本文作者指出了文本分類的三個(gè)缺陷：

• 缺少 label 信息：每個(gè)任務(wù)的標(biāo)簽都用獨(dú)立的、沒有意義的單熱點(diǎn)向量來表示，例如情緒分析中的正、負(fù)，編碼為 [1,0] 和 [0,1]，可能會(huì)造成潛在標(biāo)簽信息的丟失。

• 不能 scaling（不造咋翻譯了，縮放？）：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)被精心設(shè)計(jì)來建模多任務(wù)學(xué)習(xí)的各種關(guān)聯(lián)，但大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是固定的，只能處理兩個(gè)任務(wù)之間的交互，即成對交互。當(dāng)引入新的任務(wù)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)必須被修改，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)必須再次被訓(xùn)練。

• 不能遷移：對于人類來說，在學(xué)習(xí)了幾個(gè)相關(guān)的任務(wù)之后，我們可以很容易的就可以處理一個(gè)全新的任務(wù)，這就是遷移學(xué)習(xí)的能力。以往大多數(shù)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)都是固定的，不兼容的，以致于無法處理新的任務(wù)。

因此，作者提出了多任務(wù) label embedding (MTLE)，將每個(gè)任務(wù)的 label 也映射到語義向量中，類似于 word embedding 表示單詞序列，從而將原始的文本分類任務(wù)轉(zhuǎn)化為向量匹配任務(wù)。

作者提出了三種模型：

第一種假設(shè)對于每個(gè)任務(wù)，我們只有 N 個(gè)輸入序列和 C 個(gè)分類標(biāo)簽，但是缺少每個(gè)輸入序列和對應(yīng)標(biāo)簽的具體標(biāo)注。在這種情況下，只能以無監(jiān)督的方式實(shí)現(xiàn) MTLE。包含三個(gè)部分：input encoder, label encoder, matcher。兩個(gè) encoder 將文本編碼成定長的向量。

第一種由于使用了非監(jiān)督方法，performance 不如有監(jiān)督的。

第二種就是有監(jiān)督的了，兩個(gè) LSTM 分別對 label 和句子進(jìn)行編碼，之后分別 concat，過一層全連接（），得到 logits，個(gè)人感覺這個(gè)交互做的過于簡單。

第三種則是基于 MTLE 的半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。

第二種和第三種之間唯一的不同是它們處理新任務(wù)的方式。如果新任務(wù)有標(biāo)簽，可以選擇第二種的 Hot-Update 或 Cold-Update。如果新的任務(wù)完全沒有標(biāo)記，仍然可以使用第二種進(jìn)行向量映射，無需進(jìn)一步訓(xùn)練就可以為每個(gè)輸入序列找到最佳的標(biāo)記（但是還是映射到原來就有的 label 里），作者將其定義為 Zero-Update。

Hot-Update、Cold-Update 和 Zero-Update 之間的區(qū)別如下圖所示，其中， Before Update 表示在引入新任務(wù)之前對舊任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練的模型。

• Hot-Update: 在訓(xùn)練過多個(gè) task 的模型基礎(chǔ)上進(jìn)行 finetune。

• Cold-Update: 在所有的 tasks 上重新訓(xùn)練。

• Zero update: 不更新模型。利用訓(xùn)練過的模型在新 task 上直接得出結(jié)果。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：

第二種在多個(gè)數(shù)據(jù)集也碾壓了很多當(dāng)時(shí)不錯(cuò)的 model。

EXAM

論文標(biāo)題：Explicit Interaction Model towards Text Classi?cation

論文來源：AAAI 2019

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1811.09386

代碼鏈接：https://github.com/NonvolatileMemory/AAAI_2019_EXAM

該文章的 idea 和以上的幾篇類似，文本分類中沒有充分利用 label 信息的問題，也都指出了對 label 做 encoding 的方法，作者提出了一個(gè)新的框架?EXplicit interAction Model (EXAM)，加入了 interaction mechanism。

3.1 概述

如下圖所示，傳統(tǒng)分類的解決方案通過 dot-product 操作將文本級(jí)表示與 label 表示匹配。在數(shù)學(xué)上，FC 層的參數(shù)矩陣可以解釋為一組類表示（每個(gè)列與一個(gè)類關(guān)聯(lián)）。

因此，文本屬于某個(gè)類的概率在很大程度上取決于其整體匹配得分，而與單詞級(jí)匹配信號(hào)無關(guān)，單詞級(jí)匹配信號(hào)會(huì)為分類提供明確的信號(hào)（例如，missile 強(qiáng)烈暗示了軍事的主題）。

針對上述情況，作者引入了交互機(jī)制，該機(jī)制能夠?qū)卧~級(jí)匹配信號(hào)納入文本分類中。交互機(jī)制背后的關(guān)鍵思想是顯式計(jì)算單詞和類之間的匹配分?jǐn)?shù)。從單詞級(jí)別的表示中，它會(huì)計(jì)算一個(gè)交互矩陣，其中每個(gè)條目是單詞和類（dot-product）之間的匹配得分。

3.2 模型

3.2.1 字級(jí)編碼器（Encoder），用于將輸入文本 d_i 投影到字級(jí)表示 H。

• Gated Recurrent Unit

• Region Embedding 來學(xué)習(xí)和利用 Ngrams 的任務(wù)特定的分布式表示。

3.2.2 交互層（Interaction），用于計(jì)算單詞和類之間的交互信號(hào)的交互層。

3.2.3 聚合層（Aggregation），用于聚合每個(gè)類的交互信號(hào)并進(jìn)行最終預(yù)測。

該層的設(shè)計(jì)目的是將每個(gè)類的交互特性聚合到一個(gè) logits 中，表示類與輸入文本之間的匹配分?jǐn)?shù)。聚合層可以通過不同的方式實(shí)現(xiàn)，如 CNN 和 LSTM。但是，為了保持考試的簡單性和效率，這里作者只使用了一個(gè)具有兩個(gè) FC 層的 MLP，其中 ReLU 被用作第一層的激活函數(shù)。在形式上，MLP對類的交互特性進(jìn)行聚合，并計(jì)算其關(guān)聯(lián) logits 如下:

3.2.4 Loss（Cross Entropy）

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.4 結(jié)論

本文使用交互機(jī)制來明確地計(jì)算文本分類的單詞級(jí)交互信號(hào)，并將 EXAM 應(yīng)用于多類和多標(biāo)簽文本分類。對幾個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該機(jī)制的有效性。

3.5 相關(guān)論文

論文標(biāo)題：GILE: A Generalized Input-Label Embedding for Text Classification

論文來源：TACL 2019

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1806.06219

代碼鏈接：https://github.com/idiap/gile

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的label-embedding在文本分类中的应用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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