多标签文本分类介绍，以及对比训练

逃离我推掉我的手 2024-02-24 06:02 141阅读 0赞

### 一、文本分类介绍 ###

首先，我介绍下**多元文本分类**和**多标签文本分类**的的区别。

**1、Multi-Class：多分类/多元分类（二分类、三分类、多分类等）**

*  二分类：判断邮件属于哪个类别，垃圾或者非垃圾
 *  二分类：判断新闻属于哪个类别，机器写的或者人写的
 *  三分类：判断文本情感属于\{正面，中立，负面\}中的哪一类
 *  多分类：判断新闻属于哪个类别，如财经、体育、娱乐等

**2、Multi-Label：多标签分类**

*  文本可能同时涉及任何宗教，政治，金融或教育，也可能不属于任何一种。
 *  电影可以根据其摘要内容分为动作，喜剧和浪漫类型。有可能电影属于romcoms \[浪漫与喜剧\]等多种类型。

**3、二者区别**

*  多分类任务中一条数据只有一个标签，但这个标签可能有多种类别。比如判定某个人的性别，只能归类为"男性"、"女性"其中一个。再比如判断一个文本的情感只能归类为"正面"、"中面"或者"负面"其中一个。
 *  多标签分类任务中一条数据可能有多个标签，每个标签可能有两个或者多个类别。例如，一篇新闻可能同时归类为"娱乐"和"运动"，也可能只属于"娱乐"或者其它类别。

**例子：**

假设个人爱好的集合一共有6个元素：运动、旅游、读书、工作、睡觉、美食

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### 二、多标签文本分类 ###

下面，我会介绍3种文本多标签分类的方法。

**1、改变输出概率（probabilities）的计算方式和交叉熵的计算方式**

*  tf.nn.sigmoid\_cross\_entropy\_with\_logits测量离散分类任务中的概率误差，其中每个类是独立的而不是互斥的。这适用于多标签分类问题。
 *  tf.nn.softmax\_cross\_entropy\_with\_logits测量离散分类任务中的概率误差，其中类之间是互斥的（每个条目恰好在一个类中）。这适用多分类问题。
 *  在简单的二进制分类中，sigmoid和softmax没有太大的区别，但是在多分类的情况下，sigmoid允许处理非独占标签（也称为多标签），而softmax处理独占类。

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**2、改变输出的全连接层。**

*  在输出层设置多个全连接层，每一个全连接层对应一个标签。
 *  损失函数为所有标签损失函数的平均值。

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**3、使用框架：Attention + seq2seq（Beam Search）**

*  上下文语义信息 -> 多标签之间的关系。多标签一般去看下并非独立。
 *  将多标签当作一个序列（类似一句话）。

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Attention 结构图

### 三、实践 ###

以上3种方法，都有自己的优缺点。可能不同的人会有不同的想法，有的人会觉得第1种方法最好，有的人会觉得第2种会更种好，还有剩下一部分人会觉得第3种方法最好。我们有自己不同的理解，是因为我们都有自己的想法。（有想法可以留言评论）

至于哪一种方法最好呢，实践出真理。所以，之后，我会在同一个Pretraining LM的基础上，通过修改下游任务的框架，按照以上3种方法逐一实现（附代码）。

> Github链接: [https://github.com/hellonlp/classifier-multi-label][https_github.com_hellonlp_classifier-multi-label]

### 四、相关文章 ###

**1、改变输出概率（probabilities）的计算方式和交叉熵的计算方式**

*  下游任务使用全连接层：

[HelloNLP：多标签文本分类 \[ALBERT\]（附代码）76 赞同 · 42 评论文章编辑][HelloNLP_ _ALBERT_76 _ _ 42]

*  下游任务使用TextCNN:

[HelloNLP：多标签文本分类 \[ALBERT+TextCNN\]（附代码）126 赞同 · 292 评论文章编辑][HelloNLP_ _ALBERT_TextCNN_126 _ _ 292]

**2、改变输出的全连接层**

[HelloNLP：多标签文本分类 \[ALBERT+Denses\]（附代码）65 赞同 · 25 评论文章编辑][HelloNLP_ _ALBERT_Denses_65 _ _ 25]

**3、基于Seq2Seq+Attention框架**

[HelloNLP：多标签文本分类 \[ALBERT+Seq2Seq+Attention\]127 赞同 · 68 评论文章编辑][HelloNLP_ _ALBERT_Seq2Seq_Attention_127 _ _ 68]

### 五、模型对比 ###

接下来的实验结果是基于一个多标签的文本分类，其中标签数量为96个。

**1、损失函数图**

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一共训练了4个模型，分别是ALBERT、ALBERT+TextCNN、ALBERT+Seq2Seq+Attention和ALBERT+Denses，他们在上图中的对应关系分别为：CML、CML\_TextCNN、CML\_SeqSeq和CML\_Denses。训练过程中，每一个框架使用的同样的batch\_size、learning\_rate。

在上图中，从表面上看，基于ALBERT、ALBERT+TextCNN和ALBERT+Denses这三种框架下的Loss收敛的很快，这个是因为计算loss时，会考虑到标签为0的情况，即标签为空的情况（在项目中，很多样本为空标签）。

**2、精确率、召回率和F1值**

**2.1、 评估方法**

这里的精确率、召回率和F1值都是针对有标签的。

在TP的情况下，存在两种情况，一种是预测标签和真实标签完全一致，另一种是预测标签和真实标签只有部分一致。这两种情况下我们计算的方式为：

# 第一种情况
    TP = TP + 1
    # 第二种情况
    TP = TP + 0.5
    FN = FN + 0.5

这样做的目前主要是因为多标签分类中，存在标签部分召回或者过多召回（某一个样本）。

**2.2、评估值**

![format_png 4][]

从上表中可以看到，基于ALBERT+Denses的效果**远远好于**基于ALBERT的。另外，基于ALBERT+TextCNN**较好于**的ALBERT+Denses的效果。

*  ALBERT+TextCNN和ALBERT+Seq2Seq\_Attention的效果**接近**。
 *  在推理速度上面，前面三个框架基本接近，ALBERT+Seq2Seq\_Attention的速度比他们慢3倍。

**3、结论**

*  如果对推理速度的要求不是非常高，基于ALBERT+Seq2Seq\_Attention框架的多标签文本分类效果最好。
 *  如果对推理速度和模型效果要求都非常高，基于ALBERT+TextCNN会是一个不错的选择。

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[https_github.com_hellonlp_classifier-multi-label]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/hellonlp/classifier-multi-label
[HelloNLP_ _ALBERT_76 _ _ 42]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/164873441
[HelloNLP_ _ALBERT_TextCNN_126 _ _ 292]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/158622992
[HelloNLP_ _ALBERT_Denses_65 _ _ 25]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/263573628
[HelloNLP_ _ALBERT_Seq2Seq_Attention_127 _ _ 68]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/260743336
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[-]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/152140983