label_confusion_learning:AAAI-21论文“标签混淆学习以增强文本分类模型”的正式实施

描述： 这是我们AAAI-21接受的标签混淆学习以增强文本分类模型的正式实施。 LCM的结构如下所示： 在这里，我们提供了一些演示实验代码和数据集。 环境： python 3.6 tensorflow 2.2.0 keras 2.3.1 运行演示： 基于LCM的LSTM： 运行python lcm_exp_on_lstm.py来比较LSTM，带有标签平滑（LS）的LSTM和带有LCM的LSTM的性能。 基于LCM的BERT： 运行python lcm_exp_on_bert.py来比较BERT，带有标签平滑（LS）的BERT和带有LCM的BERT的性能。 最终结果将输出到output/目录。 下面的曲线显示了我们在以LSTM作为基本预测因子的20NG条件下的结果。 通过更改α，我们可以控制LCM对原始模型的影响。