极性一致性交叉熵（PCCE）损失

极性一致性交叉熵（PCCE）损失是一种用于情感分类任务的损失函数。在情感分类任务中，我们需要将文本分为不同的情感类别，例如正面、负面或中性。PCCE损失的目标是通过最小化预测结果与真实标签之间的差异来训练模型。

PCCE损失的核心思想是考虑情感类别之间的关系。它引入了极性一致性约束，即同一文本中不同情感类别之间应该具有一定的一致性。具体而言，对于每个文本样本，我们首先计算其正面和负面情感类别的预测概率。然后，通过计算正面和负面情感类别之间的交叉熵损失，并将其最小化，来鼓励模型在正面和负面情感之间保持一致性。

PCCE损失的计算公式如下：
L = -α * log(p_positive) - (1-α) * log(p_negative)
其中，p_positive和p_negative分别表示模型对正面和负面情感类别的预测概率，α是一个权重参数，用于平衡正面和负面情感类别之间的重要性。

通过最小化PCCE损失，模型可以学习到更好地处理情感分类任务，并且在正面和负面情感之间保持一定的一致性。