条件BERT数据增广

数据增广是在任务数据量稀缺时非常有用的方法。文章《Conditional BERT Contextual Augmentation》通过改变BERT的输入,在原始BERT模型上fine-tune,将预训练语言模型引入数据增广任务中,并取得了很好的效果。

论文地址:
https://arxiv.org/abs/1812.06705

引言

数据增广是深度学习中常用的技巧之一,主要用于增加训练数据集,让数据集尽可能的多样化,使得训练的模型具有更强的泛化能力,提升模型在任务上效果。
现有的文本数据增广的方法在特定领域和通用领域不同。在特定领域通常通过人工设定的规则来增广数据。在通用领域通常通过基于替换的方式来增广数据。这些方法不灵活,且不能保证增广的数据的质量。
本文通过改变BERT的输入,将句子的标签加入到输入中,fine-tune BERT模型,为文本分类任务做数据增广,在多个文本分类任务中达到目前最好效果。

数据集

作者在6中分类数据集上测试了条件BERT数据增广的效果,所用数据集如下所示:
数据集统计信息,c为类别的数目,l为平均句子长度,N为数据集大小,|V|为词表大小,Test为test数据集大小

模型

Conditional BERT

Conditional BERT的结构和BERT的结构是一样的,只是在输入和训练方式不同。
BERT的输入是词嵌入,段嵌入和位置嵌入三者的加和。但是段嵌入与句子的正在的标注label没有联系。所以MLM预测的词并不一定与原词是相同的label。
例如:this actor is good. 当把good 遮掉,预测出bad或boring等消极的词。这种情况对数据增广的效果是非常不利的。

Conditional Masked Language Model

通过将BERT的段嵌入替换为label 嵌入,把遮掉词的上下文和label都考虑进去,来预测该词。在有标签数据数据上通过conditional MLM任务来训练conditional BERT。
Conditional BERT的模型结构

实验

作者分别做了基于CNN的分类器和基于RNN的分类器, 在6个数据集上,做数据增广,再做文本分类的实验。比较直接用BERT,conditional BERT和之前的方法的效果,发现conditional BERT做数据增广的效果最好,实验结果如下:
在不同数据集上的实验结果
并且作者通过实验发现只需要经过少数几个epochs的fine-tune, conditional BERT的效果就超过了BERT,以下是conditional BERT在不同数据集上超过BERT所需要的epochs的实验结果
Conditional BERT超过BERT需要fine-tune的epochs

结论

本文通过新的conditional MLM任务fine-tune BERT模型,该方法在句子分类任务做数据增广,取得了很好的效果。未来,作者将:

  1. 探索在非均衡数据集上使用预训练语言模型做数据增广
  2. 将该方法应用到篇章以及文档级的数据增广中


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<think>好的,我现在需要回答用户关于tabularisai/multilingual-sentiment-analysis模型结合BERT用于中文情感分析的优势的问题。首先,我需要了解这两个模型各自的特点,以及它们结合后的协同效应。 首先,BERT模型在自然语言处理中的优势是什么?根据引用[1],BERT通过Masked LM和Next Sentence Prediction任务进行预训练,生成的向量表示能全面捕捉文本信息,这对下游任务的微调很有帮助。因此,结合BERT的中文模型应该能更好地理解上下文,处理中文的复杂结构,比如成语和多义词。 接下来,multilingual-sultilingual-sentiment-analysis模型的特点是什么?虽然用户提到的引用中没有直接提到这个模型,但根据名称“multilingual-sentiment-analysis”,它应该支持多语言的情感分析。这可能意味着该模型在处理不同语言的情感时有一定的优化,可能融合了多语言数据或在架构上进行了调整,以提高跨语言性能。 结合两者的优势,首先想到的是BERT提供强大的语义理解能力,而multilingual模型可能针对情感任务进行了优化。例如,在中文情感分析中,BERT处理文本的深层语义,而tabularisai的模型可能在特征融合或分类层上有针对性设计,比如使用注意力机制或特定的融合策略,如引用[3]提到的多模态融合方法,这里可能用于单模态但不同层次的特征融合。 然后,考虑中文数据的处理。中文分词和句法结构与英语不同,BERT的中文预训练版本(如BERT-wwm)在这方面表现更好。结合tabularisai的模型,可能在特征提取阶段更有效地利用依赖解析等信息,如引用[2]中提到的使用Stanza进行依赖解析,帮助模型捕捉句子结构,这对情感分析中的方面提取可能有帮助。 另外,数据方面,如果模型在训练时使用了多语言数据,尤其是中文评论数据,可能增强了其对中文特定表达和情感倾向的识别能力。例如,中文的网络用语、缩写或情感词可能与英文不同,结合多语言训练可以让模型更好地泛化到这些情况。 最后,处理情感标签时,可能需要处理不平衡数据或细粒度情感分类。tabularisai的模型可能采用了适合情感任务的损失函数或评估指标,如引用[2]中提到的宏F1分数,这对于多类别不平衡的情况尤为重要。结合BERT的丰富特征表示,模型在准确率和F1上都会有提升。 总结起来,优势可能包括:BERT的上下文理解能力、多语言模型的情感优化、对中文结构的适应性、有效处理依赖关系、以及针对情感任务的优化策略。需要确保这些点都有引用或合理依据支持,比如引用[1]和[3]提到的BERT和多模态融合,以及引用[2]中的依赖解析和评估指标。</think>tabularisai/multilingual-sentiment-analysis模型结合BERT用于中文情感分析的优势主要体现在以下几个方面: ### 1. **跨语言语义理解能力** - BERT通过预训练生成的词向量能捕捉中文语法结构和语义特征,例如对中文分词歧义、成语嵌套等复杂表达有更强的建模能力[^1]。结合multilingual-sentiment-analysis的多语言适配层,模型可同时利用不同语言的语义共性,提升中文情感极性(如正面/负面)的识别准确率。 ### 2. **上下文敏感的特征融合** - BERT的Transformer架构可提取文本的全局上下文表征,而tabularisai模型可能通过注意力机制或门控网络(如引用[3]中的多模态融合方法)对BERT输出进行优化。例如,对中文评论中的否定句式("虽然服务一般,但菜品不错")能更精准捕捉情感转折。 ### 3. **依赖解析增强的细粒度分析** - 如引用[2]所示,依赖解析可辅助情感分析模型定位评价对象。若该模型集成类似Stanza的中文依存句法分析模块,可更有效地识别中文评价对象与情感词的关系,例如在句子"屏幕清晰度很高,但续航太短"中,准确关联"清晰度-高"和"续航-短"。 ### 4. **多任务联合训练优化** - 若模型采用类似BERT的联合训练策略(如Masked LM+情感分类),可同时学习通用语言特征和领域特定标签分布。例如对中文网络用语("yyds"、"踩雷")的情感映射能更快收敛。 ### 5. **数据增强与领域适应** - 结合中文评论数据增广技术(如同义词替换、拼音混合输入),模型可提升对非规范文本(如"hin好吃")的鲁棒性。同时,微调阶段采用分层学习率(BERT底层参数微调幅度较小)能防止小样本场景下的过拟合。 ```python # 示例:基于Hugging Face的模型调用伪代码 from transformers import BertTokenizer, AutoModelForSequenceClassification tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("tabularisai/multilingual-sentiment-analysis") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("tabularisai/multilingual-sentiment-analysis") text = "这款手机拍照效果绝了,不过电池掉电快得离谱" inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) predicted_label = outputs.logits.argmax().item() # 输出情感标签 ``` ###
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