9、开放世界机器学习用于未知类别识别

开放世界机器学习用于未知类别识别

1. 引言

开放世界机器学习（Open World Machine Learning）旨在处理未知类别识别问题，即在训练数据中不存在但在测试数据中可能出现的新类别。传统的机器学习模型通常假设训练和测试数据来自同一分布，这在实际应用中往往不成立。因此，开发能够识别和适应未知类别的模型至关重要。本文将详细介绍一种基于句子变换器模型的开放世界机器学习方法，该方法在未知类别识别方面表现出色。

2. 新类别的发现

2.1 句子变换器模型

句子变换器模型（Sentence Transformer Model）使用预训练的语言模型 paraphrase distilroberta-base-v1 对查询句子进行编码。编码后的句子向量可以捕捉到句子的语义信息，这对于未知类别的识别尤为重要。编码过程如下：

1. 输入查询句子。
2. 使用 paraphrase distilroberta-base-v1 对查询句子进行编码，得到句子向量。
3. 对所有数据点计算距离矩阵。

2.2 层次聚类

编码后的句子向量通过层次聚类确定未知数据中可能的类别数量。层次聚类是一种无监督学习方法，它通过逐步合并最相似的数据点形成簇。具体步骤如下：

1. 将所有数据点视为独立的簇。
2. 合并两个最相似的簇，并更新距离矩阵。
3. 重复上述过程，直到所有数据点合并为一个簇。

簇间距离