20、文本分类：无标签与少量标签数据处理策略

文本分类：无标签与少量标签数据处理策略

1. 无标签数据下的零样本分类

在实际应用中，我们常常会遇到没有标签数据的情况，这可能是因为缺乏历史标签数据，或者获取数据标签非常困难。零样本分类（Zero-Shot Classification）就是一种适用于这种场景的技术。

1.1 零样本分类原理

零样本分类的目标是利用预训练模型，而无需在特定任务语料上进行额外的微调。以BERT这样的语言模型为例，它在预训练时会从数千本书和大量维基百科数据中学习预测文本中的掩码标记。为了让模型进行文档分类，我们可以构造一个包含掩码词的提示语句，如 “This section was about the topic [MASK].”，模型会根据上下文给出文档主题的合理建议。

以下是一个简单的代码示例，使用BERT-base模型进行电影主题分类：

from transformers import pipeline 

pipe = pipeline("fill-mask", model="bert-base-uncased")
movie_desc = "The main characters of the movie madacascar \
are a lion, a zebra, a giraffe, and a hippo. "
prompt = "The movie is about [MASK]." 

output = pipe(movie_desc + prompt)
for element in output: 
    print(f"class {element['token_s