短文本分类中低频词词向量优化提升效果验证

"本文主要探讨了低频词词向量优化在短文本分类中的应用，提出了一个与下游任务模型无关的低频词词向量更新算法，通过K近邻的词向量偏移计算方法，改善低频词的表示，以提高短文本分类的准确性。在Textcnn模型上，使用word2vec和Glove预训练词向量，并在3个公开短文本数据集上验证了优化算法的效果，结果显示分类准确率提升0.4%，证实了该方法的有效性。" 在自然语言处理（NLP）领域，词向量是一种关键的技术，它能够捕捉词汇的语义信息，并在多种任务中发挥重要作用。预训练的词向量，如word2vec和Glove，通常在大规模语料库上训练得出，包含了丰富的通用语义特征。然而，当将这些词向量应用于特定任务，如短文本分类时，需要对其进行微调以适应新的上下文。但问题在于，低频词在目标语料集中出现次数少，导致在微调过程中缺乏足够的训练样本，进而使得低频词的词向量更新困难。 短文本分类任务，尤其是那些包含大量低频词的任务，面临着挑战。低频词往往包含关键信息，对分类结果有显著影响。为了解决这个问题，论文提出了一种新颖的低频词词向量优化策略。该策略独立于下游任务模型，利用通用词向量中的高频词，通过K近邻（KNN）方法找到与低频词相似的高频词，然后依据这些高频词在任务中的特征信息来更新低频词的词向量表示，从而提高低频词的表示质量和适用性。 实验部分，研究者以Textcnn作为基准模型，结合word2vec和Glove预训练词向量，在3个公开的短文本数据集上测试了优化算法。实验结果表明，经过优化的低频词词向量能够显著提升模型的分类准确率，达到84.3%至94%，比未优化前提高了0.4%，这证实了提出的优化算法在提升短文本分类性能方面的有效性。 这项工作不仅为短文本分类提供了新的解决思路，也为低频词在NLP任务中的处理开辟了新的途径，强调了低频词在模型性能提升中的重要性。对于后续研究，可以进一步探索如何更有效地利用低频词信息，或者改进优化算法，以适应更多类型和规模的文本分类任务。同时，这也对自然语言处理领域的模型设计和训练策略优化产生了积极的启示。