融合半监督学习与主动学习的细分领域新闻分类研究.docx

本文探讨的是在细分领域的新闻分类问题，这是一个重要的自然语言处理任务，尤其对于科技情报工作。传统的新闻分类通常按照宏观主题如娱乐、体育等进行，但细分领域新闻分类更关注特定子领域，如体育新闻中的足球、篮球等。然而，这类分类面临几个挑战：领域语义差异小、预设分类困难、可用的高质量标注数据稀缺，使得常规的开放域文本分类方法不适用。 低资源自然语言处理是细分领域新闻分类的核心难题。由于缺乏专门针对新闻分类的标注数据，此类任务需要创新方法来降低类目设置和标注成本，同时提升分类器的泛化能力。为了解决这些问题，文章提出了一种融合半监督学习和主动学习的低成本方案。通过文本聚类找到代表性的新闻样本来帮助专家设定分类标准，接着在这些样本上使用集成学习训练初步的分类器。利用主动学习策略迭代优化分类器，逐步增加最具价值的标注数据，提高模型性能。 相关研究中，新闻分类方法主要分为粗粒度和细粒度两类。粗粒度分类主要验证算法的可靠性，而细粒度分类则关注具体应用场景，如公共安全、化工、船舶工业和金融等领域。这些研究大多依赖有监督学习，需要大量人工标注数据，限制了其在新领域的应用和迁移。 对于低资源文本分类，研究者已经探索了多种策略，包括迁移学习、远监督学习和自训练半监督学习。迁移学习利用预训练模型，如BERT，来处理特定领域的文本。远监督学习可以从领域知识中自动获取标注信息。自训练半监督学习则通过初始标注数据训练分类器，然后在未标注数据上进行预测，选择高置信度样本进行迭代。然而，这种方法需要平衡噪声和样本选择之间的关系，防止过早引入噪声。 本文提出的融合半监督学习与主动学习的方案旨在解决细分领域新闻分类的挑战，通过有效利用有限的标注数据和无监督信息，提高分类的准确性和效率。这种方法不仅减少了对大量人工标注的依赖，还可能为其他低资源自然语言处理任务提供借鉴。未来的研究可能会进一步优化主动学习策略，提高样本选择的智能性，以及探索更多元的预训练模型和半监督技术的结合，以适应不断变化的细分领域需求。