24、西班牙语推文情感分析与职业健康评估的机器学习应用

西班牙语推文情感分析与职业健康评估的机器学习应用

1. 西班牙语推文情感分析

在自然语言处理领域，文本分类是一项重要任务，而通用语言模型微调（ULMFiT）为解决这一问题提供了有效的方法。

1.1 ULMFiT方法概述

ULMFiT方法旨在解决通用文本分类问题，它提出了诸如渐进解冻、判别式微调（Discr）和倾斜三角学习率（STLR）等技术来处理过拟合问题。整个过程包括以下三个阶段：
1. 语言模型训练 ：在通用领域语料库上训练语言模型（LM），以捕捉语言在不同层的通用特征。
2. 语言模型微调 ：使用判别式微调（Discr）和倾斜三角学习率（STLR）在目标任务数据上微调完整的LM，以学习特定任务的特征。
3. 分类器微调 ：使用渐进解冻、Discr和STLR在目标任务上微调分类器，以保留低级表示并调整高级表示。

这个流程已在多个英语数据集上显示出改进文本分类的效果。在西班牙语推文情感分析任务中，也采用了ULMFiT管道，实验证明了该方法在这项任务中的有效性。

1.2 实验设置

• 技术资源 ：所有实验都在运行Python 3.6内核和Pytorch 0.3.1的Jupyter Notebooks中进行。模型在具有2个vCPU、13GB RAM和12GB GDDR5的GPU K80的Google Cloud VM上训练。
• 数据集 ：为了端到端地训练整个模型，使用