transformer短文本分类改进
时间: 2023-07-30 11:06:57 浏览: 50
根据引用\[1\]中的代码,transformer是用于计算TF-IDF权值的。TF-IDF是一种常用的文本特征提取方法,它可以衡量一个词在文本中的重要程度。然而,在短文本分类任务中,TF-IDF矩阵往往非常稀疏,因为短文本中的词汇量有限。因此,简单地将TF-IDF矩阵与信息增益(IG)相乘可能不会有很大的改进效果。
为了改进短文本分类的效果,可以考虑使用一些数据增强技术。引用\[2\]中提到了一种名为EDA(Easy Data Augmentation)的技术,它可以通过对原始文本进行一系列简单的操作(如同义词替换、随机插入、随机交换和随机删除)来生成新的训练样本。这样可以增加训练数据的多样性,提高模型的泛化能力。
另外,引用\[3\]中提到了使用远监督的方式对非结构化文本进行"伪标注"的方法。这种方法可以根据一个质量较高的词典对文本进行标注,从而获取新的词汇。然而,在垂直领域中,由于命名实体的多义性,远监督的效果可能有限。因此,在进行远监督标注时,需要注意对命名实体进行有效的区分。
综上所述,对于transformer短文本分类的改进,可以考虑使用数据增强技术(如EDA)来增加训练数据的多样性,提高模型的泛化能力。此外,可以结合远监督的方式对非结构化文本进行标注,但需要注意命名实体的区分。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [短文本分类总结](https://blog.csdn.net/erinapple/article/details/80537963)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [二分类最优阈值确定_医疗健康领域的短文本解析探索(二)](https://blog.csdn.net/weixin_39924329/article/details/111050000)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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