利用交叉编码器计算文本分类的概率计算公式
时间: 2023-08-11 08:03:43 浏览: 39
交叉编码器是一种用于文本分类的神经网络架构,它通过对输入文本进行编码和解码来捕捉文本中的信息并进行分类。假设我们有一个包含N个样本的训练集,每个样本包含一个文本序列$x=(x_1,x_2,...,x_T)$和相应的标签$y$,交叉编码器的概率计算公式如下:
$$p(y|x)=\frac{1}{Z}\exp(f(x,y))$$
其中,$Z$是配分函数,$f(x,y)$是交叉编码器的目标函数,可以表示为:
$$f(x,y)=\sum_{t=1}^T g(h(x_t),y)$$
其中,$h(x_t)$表示文本序列$x$中第$t$个位置的编码向量,$g(h(x_t),y)$是一个将编码向量$h(x_t)$和标签$y$映射到实数空间的函数。在训练时,我们使用最大似然估计来优化模型参数,目标是最大化训练集上的对数似然:
$$\mathcal{L}=\sum_{i=1}^N\log p(y^{(i)}|x^{(i)})$$
其中,$y^{(i)}$和$x^{(i)}$分别表示第$i$个样本的标签和文本序列。