小样本相关性分析(检验小样本（10对左右数据）的相关性)

应该用什么方法来检10对数据)的相关性？

你能对没有任何标记的文本进行分类训练吗？

迁移学习对自然语言处理有很大影响。NLP领域，BERT模型的训练结果比以前更准确，通常更少的标记数据可以实现准确的训练。目前，微调语言模型已成为NLP有于标准程序，有些人自然会好奇地问分析

在训练特定任务时，真的有必要标记数据吗？本文研究了两种可用的零样本文本分类模型，并评估了它们的性能。

零样本和少样本NLP模型是转移学习的一个特例样本相关性分析

其目标是在没有任何标记数据（用于零样本学习）或只有少量标记数据的情况下进行预测。最著名的例子无疑是OpenAI的GPT-3，它已被证明是一种应用广泛、非常成功的少样本学习模型。虽然操作GPT-3超出了大多数开发人员的能力，但幸运的是，有几个小的替代方案。

2022两年最受欢迎NLP库为Flair和，两者都在各自的产品中增加了零样本分类。一方面，Flair使用所谓的TARS分类器，缩写，只需几行代码即可运行：小样本相关性分析

另一方面，Transformers一系列模型可用于零样本分类管道：

虽然两者有明显的相似之处，但这两种零样本文本分类的实现方法却大不相同。

Transformers库中的零样本管将文本分类为自然语言推理(NLI)。这种方法由Yin等人于2022年开创。在NLI中，模型以两个句子作为输入——其中一个句子为前提，另一个句子为假设——通过模型训练决定假设是否与前提一致（隐含)，假设是否与前提矛盾(矛盾)，还是两者都不是(中立）。例如，David杀死了Goliath的前提是假设Goliath已经死了，和Goliath还活着矛盾，不能通过以上两句话得到Goliath这是一个巨人的结论。在表达需要标记的文本的前提下，假设每个候选类别可以在文本分类任务类别中重复使用NLI模板。对于极性分类等任务，前提可能是我喜欢这部电影。假设句子是积极的，句子是否定的，或者句子是中这个句子是中性的，定前提和每个假设之间的关系。在单标签分类中，所有结果的分数都通过softmax，识别单个可能性最大的类别；在多标签分类中，每个标签的隐含分数和矛盾分数是独立的softmax，可以识别多个相关标签。

Flair库中的TARS分类器采用不同的方法。类似于以前的方法，它通过输入标签和文本来输入BERT在分类器中，提取特定文本的分类结果、标签和文本使用[SEP]标记分隔。两者的主要区别在于，BERT模型不是针对性的NLI这是一个通用的文本分类版本，通过将每个输入标记为真假来实现培训模型。确保它能够处理各种分类任务，Flair的TARS分类器对9个不同的数据集进行了微调，涵盖极性分类和主题分类。对于单标签分类，只选择正确的True最高分的分类是最终预测；对于多标签分类，所有返回预测都是True的分类。

虽然这两种零样本分类方法听起来很有吸引力，但它们有一个缺点：与传统的文本分类相比，每个输入文本都需要多个前模型通道——每个候选标签都有一个前模型通道。因此，这些模型的计算效率低于传统的文本分类器。然而，与昂贵的数据标签相比，这可能只是大多数应用程序的一个小成本。

更现实的问题是如何准确地工作零文本分类？为了找到这个答案，上述分类器通过五个不同的任务进行了评估，涵盖了从主题到情感分析的分类。使用上述四个数据集，以确保这些数据集不用于微调Flair的TARS并从每个项目中选择1000个随机测试项目：

·yahoo_answers_topics：来自雅虎问答的问答分为社会文化、科学数学等10个主题。作为模型的输入，只使用最佳答案。·：银行领域的一组在线用户查询标记为77种意图之一。由于意图(如card_about_to_expire和card_not_working)的粒度非常细。tweet_eval：对于各种任务标记后的英文推文，测试了这些模型是否能预测-愤怒、快乐、乐观或悲伤，以及推文的情绪极性-积极、消极或中立。·financial_phrasebank：极性标签金融新闻句子（如出口市场销售增长）：正、负或中性。只选择与标签意见一致的句子。测试中使用了三种不同的零样本文本分类器：Flair的TARS分类器、为NLI设计的两个Transformers模型：bart-large-mnli和roberta-large-mnli。下图显示了这三个分类器实现五项任务的准确性。结果因数据集而异，但有一种模式是明确的：性能最好的模型是NLI方法。以雅虎问答为主题，bart给出最好的准确性（39.2%)，其次是TARS和Roberta，两者的准确性为27.5%。乍一看，虽然银行的任务似乎更具挑战性，但它是。NLI模型在这里表现得更好：它们都正确地对41%以上的测试项目进行了分类，从而使测试项目正确分类TARS分类器远远落后。在推文情绪分类中，Bart（73.6%)和Roberta(71.9%)都表现得很好，很容易被击败TARS（32.3%）。

需要对两个极性分类任务进行额外的解释，并显示第一次评估的操作结果TARS通过仔细研究，发现在大多数情况下，分数很低(精度低于33%的随机基线)，TARS新闻句子和句子未能预测tweet_eval的单一标签。为了解决这个问题，执行了第二次运行，其中让TARS返回中性的每一个无标签句子。从下图可以看出TARS分数。对于这两个极性任务，Roberta最好的结果是：推文的准确性是54.0金融新闻句子的准确率为%58.8%。TARS和Bart在tweet_eval获得类似结果的准确性分别为48.2%和49.0%。在金融新闻的句子分类任务中，TARS表现更好，得到了51.7准确率为%。

零样本模型务的零样本模型结果

选择好的分类名称

在传统的监督学习中，标签的实际名称对模型的性能没有影响，可以随意称为积极、政治或食蚁兽，没有区别。这些名字文本分类中，这些名称突然变得非常重要。NLI和TARS分类器将标签本身添加到模型的输入中，因此分类名称将改变预测结果。一般来说，分类名称中包含的语义信息越多，与模型确定的数据类型越相似，分类器的执行结果就越好。

以极性分类任务为例

这项任务中的传统分类名称是：积极、中立和消极，但它们不是零样本方法的最佳名称。为了验证这一点，我尝试了两个替代金融新闻数据的分类名称：好消息、中性消息和坏消息，或好消息、中性消息和不幸消息。如下图所示，这对分类器的准确性有很大影响。TARS（62.0%)和Bart(61.9%）比Roberta尽管表现得更好Bart只使用满意/不满意两种分类名称。Roberta精度提高了13%，超过73%。零样本分类器减少了对数据标记的需求，但同时也引入了寻找好分类名称的必要需求。

实际分类名称将对零样本分类器产生重大影响

少样本学习

就像在极性分类中看到的，TARS分类器往往有低回调。在默认分类的任务中，如中性，这个标签可以作为后退选项，但在其他情况下，需要不同的解决方案。幸运的是，Flairs通过一些训练示例很容易实现TARS微调。让我们来看看如果给出每个模型分类的示例，并在小型训练集中进行调整，会发生什么？由于最终模型的性能将取决于所选的训练例，这个过程将被重复十次，这些例子总是从训练语料库中随机选择。

下图显示，TARS在少样本学习过程中，分类器受益匪浅。这三项任务对那些没有默认分类的人影响最大:TARS在三分之二的情况下，精度显著跳跃NLI模型相当。有趣的是，这种情况甚至发生在情感数据集上，其中只有四个例子被用作训练集。极性分类任务的好处并不明显，因为回调问题已经通过引入默认分类来解决，在少样本学习中只使用三个标记示例。

TARS从少样本学习中受益匪浅

为了评估零样本模型的性能，可以提出分类器需要多少标记数据的问题？在每个数据集的随机子集上测量这一点bert-base-uncased微调模型测试了100、200、400和800个培训项目的数据集，并结合100个验证项目。如上所述，重复了随机选择的培训数据和验证数据的十个培训过程。

对雅虎问答，BERT要打败大约400个带标签的训练文本Roberta和TARS零样本分类器，Bart即使有800个带标签的训练实例，在意图分类任务中，零样本分类器也会脱颖而出，BERT精度还远低于NLI；对于情感分类任务，BERT至少需要800个带标签的训练实例才能优于零样本模型；尽管差异并不明显，但推文的情绪极性分类也是如此。在这里，带标签的训练实例足以打败零样本分类方法，但如果选择正确，也可以通过使用更少带标签的训练实例获得良好的性能。最后，金融新闻的极性分类，BERT优点：即使是少量的标记数据集也足以超过零样本分类方法。根据上述方法优化分类名称后，最好NLI模型在包含100个标签的培训文本培训数据集中BERT微调有拼写。

换句话说，除了银行77意图分类任务等具体情况外，包含约800个培训实例的数据集通常足以击败零样本分类器。

毫无疑问，零样本学习是迁移学习的一个特殊应用。零样本分类器在没有任何标记示例的情况下实现了文本类别的预测，在某些情况下，它比数百个标记培训集上的培训监督模型更准确。但这并不是绝对的——也取决于对特定任务和分类名称的仔细选择——但在正确的情况下，这些模型可以实现准确的文本分类。

同时，测试后的开源零样本分类器并不是一个完美的解决方案，因为它们不太可能是特殊的NLP给出任务的最佳性能。对于这样的应用程序，需要手动标记大量的例子，使用这些工具将带来最好的成功机会。然而，即使在这种情况下，零样本分类也非常有用，例如，可以通过向注释人员建议潜在的相关标签来加速手动标记。显然，零样本分类和少样本分类确实可以成为NLPer工具包中有用的工具。

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