基于元学习（Meta-Learning）的少样本文本分类算法详解 一、问题描述 在自然语言处理中，文本分类通常依赖大量标注数据。但在实际场景中（如医疗、金融领域），标注数据稀缺，导致传统深度学习模型性能骤降。 少样本学习（Few-Shot Learning） 旨在通过极少量样本（如每类仅5个样本）快速适应新任务。而 元学习（Meta-Learning） 是实现少样本学习的核心范式，其目标是通过在多个相关任务上训练模型，使其具备快速学习新任务的能力。 具体到文本分类，元学习需要解决： 输入 ：支持集（Support Set，包含少量已标注样本）和查询集（Query Set，待分类样本）。 输出 ：查询集样本的类别标签。 核心挑战 ：如何从有限样本中泛化出有效的分类决策边界。 二、元学习的基本思想 元学习通过模拟“任务”的训练过程，让模型学会如何学习。其关键概念包括： 任务分布 ：假设存在多个文本分类任务（如新闻分类、情感分析等），每个任务有自己的类别和样本。 ** episodic训练** ：每次训练时，从任务分布中采样一个任务，包含支持集和查询集，模拟少样本分类场景。 元目标 ：优化模型在查询集上的表现，使其在未见过的任务上也能快速适应。 三、基于度量的元学习算法：原型网络（Prototypical Networks） 我们以经典的 原型网络 为例，讲解其解决少样本文本分类的步骤。 步骤1：任务定义 设每个任务为 N-way K-shot 分类： N-way ：任务包含N个类别（如N=5）。 K-shot ：每个类别有K个标注样本（如K=1或5）。 支持集包含 \( N \times K \) 个样本，查询集包含若干未标注样本。 步骤2：文本编码 使用预训练语言模型（如BERT）或神经网络将文本映射为低维向量： \[ f_ \theta: \text{文本} \rightarrow \mathbb{R}^d \] 其中 \( f_ \theta \) 是编码器，\( \theta \) 为可学习参数。 步骤3：计算类别原型（Prototype） 对支持集中每个类别 \( c \)，计算其原型向量（类中心）： \[ \mathbf{p} c = \frac{1}{K} \sum {i=1}^K f_ \theta(\mathbf{x}_ i^c) \] 其中 \( \mathbf{x}_ i^c \) 属于类别 \( c \) 的第 \( i \) 个样本。 步骤4：查询集分类 对查询集样本 \( \mathbf{x}_ q \)，计算其与每个类别原型 \( \mathbf{p}_ c \) 的欧氏距离（或余弦相似度）： \[ d(\mathbf{x}_ q, \mathbf{p} c) = \| f \theta(\mathbf{x}_ q) - \mathbf{p}_ c \|_ 2 \] 通过softmax将距离转化为概率： \[ P(y=c \mid \mathbf{x}_ q) = \frac{\exp(-d(\mathbf{x}_ q, \mathbf{p} c))}{\sum {c'}\exp(-d(\mathbf{x} q, \mathbf{p} {c'}))} \] 步骤5：元训练优化 目标是最小化查询集的分类损失（如交叉熵）： \[ \mathcal{L} = -\sum_ {(\mathbf{x}_ q, y_ q)} \log P(y=y_ q \mid \mathbf{x}_ q) \] 通过多次采样不同任务，更新编码器参数 \( \theta \)，使模型学会如何生成具有区分度的原型。 四、进阶优化策略 改进距离度量 ： 使用马氏距离或可学习的距离函数（如Relation Network）替代欧氏距离。 任务自适应 ： 在支持集上微调编码器（如MAML算法），增强模型适应性。 数据增强 ： 对支持集样本进行回译、替换同义词等操作，缓解过拟合。 五、总结 基于元学习的少样本文本分类通过“学习如何学习”的机制，将先验知识迁移到新任务。原型网络作为典型算法，通过计算类中心并基于距离分类，实现了高效的小样本泛化。实际应用中需结合预训练语言模型和任务自适应技术，进一步提升性能。