【文献阅读】Transfer Learning For Text Classification Via Model Risk Analysis

news2024/12/23 5:19:43

前言：本文是以文本分类的迁移学习任务为例，对风险分析模型的整体框架流程做梳理。

1. LearnRisk

1.1 motivatio

传统的DNN结果有一定错误的风险
迁移学习目标域的标签数据难以获得，通常只有少量有标签样本

1.2 overall

在这里插入图片描述

风险分析整体分为三步：

构造风险特征
构建风险模型
训练风险模型

2. LearnRisk-TC

在这里插入图片描述

核心思路：在源域上训练好一个base model后，用目标域的少量有标签样本（如valid dataset）去训练风险模型，最后用无标签的test dataset重新微调base model。
主要流程：
（1）源数据集训练base model；
（2）有标签的目标域的验证数据集构建一批风险特征（决策树规则）；
（3）构建每个类别的正态分布：对每个风险特征构建一个正态分布（u是先验， ${\sigma}$ 后验），风险特征加权和作为每个类别的正态分布；
（4）训练风险模型：损失函数的目标是实现正确的风险排序（风险由高到低）；
（5）利用无标签的目标域的测试数据集进行base model的微调。

2.1 构造风险特征

2.1.1 risk metric

文章中将risk metric主要分为两类，statistics-based risk metrics和DNN-based risk metrics。对于每一个risk metric，都会生成一个长度为N的一维向量，N为总的类别数。假设目标域的测试数据集大小为Q，每一个文本都会有X个risk metric，最终共生成了Q*X个risk metric。

statistics-based risk metrics
文章中构建了一种新的统计特征，计算公式如下：
其中，p为超参
（1） ${CHI_{new} = CHI * {\alpha}}$ ，各项解释如下：

（2） ${TF-IDF_{new} = TF_{new} * IDF_{new} * {\beta} * {\lambda}}$ ，各项解释如下：

在这里插入图片描述

![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/58671c4563754de7a1ddcefc4b8d15e2.png)

DNN-based risk metrics
文章采用了两种模型，bert和textcnn用于提取文档特征，然后使用knn和ccd两种方法计算。

2.1.2 risk feature

文章使用单边决策树来生成risk features，决策树生成的每条规则对应了一个risk feature，如下：
在这里插入图片描述

最终会生成一批决策树，得到一批规则，即一批risk feature。

2.2 构建风险模型

在这里插入图片描述
对于多分类问题，假设共N个类别，对于每个类别分别构建一个风险模型。
类别i的风险模型构建的主要流程：
（1）对每个风险特征分别建立一个正态分布 $\sigma^2)}$ 。
u是先验知识： ${u=n/m}$ ，n是风险分析的训练数据集（即目标域的验证数据集）中成功匹配该风险特征的文档数，m是训练数据集中属于该类别的总文档数。
${\sigma}$ 是后验知识，待模型训练得到。
注意：不同类别对应的各个风险特征的正态分布并不一样。

（2）求所有风险特征的加权和作为类别i的正态分布。
所有的风险特征都是一条条规则，指向的是匹配某个类别，假设共5个风险特征，第2，3，5条风险特征指向的是匹配类别i，则类别i的特征向量 ${x_i}$ 为（0，1，1，0，1）。类别i的权重向量为 $w_i$ 则i的正态分布计算如下：
${u_i = x_i (w_i * u_f)}$
${\sigma_i^2 = x_i (w_i * \sigma_f^2)}$
其中 $u_f$ 代表的是一个长度为m的一维向量，即每个风险特征的u， $\sigma_f^2$ 同理。