基于预训练语言模型的零样本学习（Zero-Shot Learning）算法详解
字数 2762 2025-12-17 11:22:02

基于预训练语言模型的零样本学习（Zero-Shot Learning）算法详解

1. 题目描述
零样本学习（Zero-Shot Learning, ZSL）是自然语言处理中的一个重要范式，其目标是使模型能够处理在训练阶段从未见过类别标签的新任务或新类别。基于预训练语言模型的零样本学习算法，核心在于利用预训练语言模型在大量无监督语料中学习到的通用语言知识和世界知识，通过自然语言描述（如类别名称、属性、定义或指令）来定义新任务，从而使模型无需任务特定的标注数据即可进行推理。本题目将详细讲解如何利用像BERT、GPT、T5等大型预训练模型实现零样本学习的原理、关键技术与典型流程。

2. 解题过程详解

步骤一：理解零样本学习的核心挑战与基本思路

  • 核心挑战：传统监督学习需要大量标注数据，且模型只能处理训练时见过的固定类别。ZSL需要模型泛化到全新的类别，这被称为“可见类别”到“不可见类别”的迁移。
  • 基本思路：ZSL不依赖从输入到特定类别标签的直接映射，而是建立一个“语义空间”（Semantic Space）。在这个空间中，既包含输入样本的特征表示，也包含类别标签的语义表示（如词向量、属性向量或自然语言描述）。模型通过学习一个从输入特征空间到语义空间的映射函数，使得新类别（不可见类别）的样本特征表示能够与其类别语义表示在同一个空间中通过相似度计算进行匹配。预训练语言模型（PLM）因其强大的语义表示能力，成为构建这个语义空间的理想基石。

步骤二：利用预训练语言模型构建统一的语义表示

  • 输入样本的表示：对于文本输入（如一个句子、一段文档），直接将其输入PLM（如BERT的编码器、GPT的解码器或T5的编码器-解码器），通过[CLS]标记的最终隐藏状态、对输入序列的均值池化或自回归生成最后一个词的隐藏状态等方式，获得输入样本的高质量语义向量表示。
  • 类别标签的语义表示：这是ZSL的关键。我们需要为每个类别（包括训练时见过的“可见类别”和测试时的“不可见类别”）构建一个语义表示。常用方法有：
    1. 类别名称的词向量：将类别名称（如“体育”、“科技”）通过一个预训练的词向量模型（如Word2Vec, GloVe）或PLM本身提取其向量表示。PLM（如BERT）可以获取“体育”这个词在上下文中的更好表示。
    2. 类别的自然语言描述：这是更主流和强大的方法。为类别构建一个描述性提示（Prompt）或定义。例如，对于类别“体育”，提示可以是“这篇文章是关于体育赛事、运动员或健身相关的内容。” 然后将这个提示文本送入PLM，同样提取其语义向量作为该类别的表示。PLM能更全面地理解这种描述所蕴含的语义。

步骤三：设计预测与推理机制

  • 相似度比对：模型的目标是计算输入样本的语义向量与每个候选类别（包括可见和不可见）的语义向量之间的相似度（如余弦相似度、点积、或通过一个可学习的投影矩阵后计算距离）。
  • 原型网络（Prototypical Network）思想：在训练阶段，模型通常能接触到可见类别的标注数据。我们可以利用这些数据，对一个可见类别下所有训练样本的PLM向量表示取平均值，得到该类别的“原型向量”（Prototype Vector），作为其更鲁棒的语义表示。对于不可见类别，我们只有其名称或描述，可以直接用PLM计算其向量作为原型。推理时，输入样本的PLM表示与所有类别的原型向量进行相似度比较，选择最相似的类别作为预测结果。
  • 生成式方法：对于生成式PLM（如GPT、T5），我们可以将ZSL任务重新定义为一个文本生成任务。例如，给出指令和输入文本，让模型直接生成类别的名称。提示示例：“判断以下文本的类别：[输入文本]。类别是：”。模型在训练阶段学习了“回答问题”的模式，即使面对新的类别名称，也可能基于其语言模式生成正确答案。

步骤四：训练策略与算法流程
虽然称为“零样本”，但为了学习到更好的映射，模型通常需要在一个包含可见类别的数据集上训练，但其训练目标是为零样本泛化做准备。

  1. 训练阶段：
    • 输入：一个包含可见类别标注的训练集。
    • 对每个训练样本 (x_i, y_i)：
      • 将样本文本x_i输入PLM，得到其特征向量f(x_i)。
      • 获取其真实类别y_i的语义表示v(y_i)（通过类别名称/描述+PLM，或计算该类别的原型向量）。
    • 定义损失函数：通常采用基于对比学习的损失，如交叉熵损失。为每个样本构造一个分类器，分类器的权重矩阵的每一行就是一个类别的语义表示向量v(y)。然后通过softmax计算样本属于每个可见类别的概率，用交叉熵损失进行优化。这本质上是训练一个映射，使得样本特征与正确类别的语义表示对齐，同时与其他类别的表示分离。
  2. 推理阶段：
    • 输入：一个新样本x_test及其所有候选类别（包含不可见类别）的语义表示 {v(c_1), v(c_2), …, v(c_n)}。
    • 用训练好的模型（即PLM编码器和映射函数）计算x_test的特征向量f(x_test)。
    • 计算f(x_test)与每个候选类别语义表示v(c_j)之间的相似度。
    • 选择相似度最高的类别作为预测结果：argmax_{c_j} sim(f(x_test), v(c_j))。

步骤五：关键技术点与进阶策略

  • 提示工程（Prompt Engineering）：为类别设计合适的自然语言描述（提示模板），是激发PLM知识、提升零样本性能的关键。例如，“这篇文章的主题是[类别]”比直接使用“[类别]”效果更好。自动提示搜索、软提示（Soft Prompt/连续提示）是更高级的技术。
  • 属性学习：除了类别名称，可以引入更细粒度的属性（如“有羽毛”、“能飞”之于类别“鸟”）作为类别表示，这使得知识迁移更精准。
  • 广义零样本学习（Generalized ZSL, GZSL）：在推理时，测试集中可能同时包含可见类别和不可见类别的样本。由于模型在训练时偏向可见类别，容易将不可见类样本误判为某个可见类。常用校准方法，如偏置消除（Bias-Elimination）来处理这个问题。
  • 利用知识图谱：将类别嵌入到外部知识图谱中，利用图结构增强类别的语义表示，有助于建模类别间的层次和关联关系，提升零样本推理能力。

总结
基于预训练语言模型的零样本学习算法，核心是利用PLM强大的语义编码能力，将输入样本和类别标签都映射到一个富有语义信息的向量空间，通过在该空间中的相似度比对实现预测。其流程包括用PLM编码输入和类别描述、在可见类别数据上训练一个对齐映射、最后在推理时进行跨类别相似度匹配。这种方法极大地减少了对特定任务标注数据的依赖，是通往更通用、更灵活人工智能的重要一步。

基于预训练语言模型的零样本学习（Zero-Shot Learning）算法详解 1. 题目描述 零样本学习（Zero-Shot Learning, ZSL）是自然语言处理中的一个重要范式，其目标是使模型能够处理在训练阶段从未见过类别标签的新任务或新类别。基于预训练语言模型的零样本学习算法，核心在于利用预训练语言模型在大量无监督语料中学习到的通用语言知识和世界知识，通过自然语言描述（如类别名称、属性、定义或指令）来定义新任务，从而使模型无需任务特定的标注数据即可进行推理。本题目将详细讲解如何利用像BERT、GPT、T5等大型预训练模型实现零样本学习的原理、关键技术与典型流程。 2. 解题过程详解 步骤一：理解零样本学习的核心挑战与基本思路 核心挑战 ：传统监督学习需要大量标注数据，且模型只能处理训练时见过的固定类别。ZSL需要模型泛化到全新的类别，这被称为“可见类别”到“不可见类别”的迁移。 基本思路 ：ZSL不依赖从输入到特定类别标签的直接映射，而是建立一个“语义空间”（Semantic Space）。在这个空间中，既包含输入样本的特征表示，也包含类别标签的语义表示（如词向量、属性向量或自然语言描述）。模型通过学习一个从输入特征空间到语义空间的映射函数，使得新类别（不可见类别）的样本特征表示能够与其类别语义表示在同一个空间中通过相似度计算进行匹配。预训练语言模型（PLM）因其强大的语义表示能力，成为构建这个语义空间的理想基石。 步骤二：利用预训练语言模型构建统一的语义表示 输入样本的表示 ：对于文本输入（如一个句子、一段文档），直接将其输入PLM（如BERT的编码器、GPT的解码器或T5的编码器-解码器），通过[ CLS ]标记的最终隐藏状态、对输入序列的均值池化或自回归生成最后一个词的隐藏状态等方式，获得输入样本的高质量语义向量表示。 类别标签的语义表示 ：这是ZSL的关键。我们需要为每个类别（包括训练时见过的“可见类别”和测试时的“不可见类别”）构建一个语义表示。常用方法有： 类别名称的词向量 ：将类别名称（如“体育”、“科技”）通过一个预训练的词向量模型（如Word2Vec, GloVe）或PLM本身提取其向量表示。PLM（如BERT）可以获取“体育”这个词在上下文中的更好表示。 类别的自然语言描述 ：这是更主流和强大的方法。为类别构建一个描述性提示（Prompt）或定义。例如，对于类别“体育”，提示可以是“这篇文章是关于体育赛事、运动员或健身相关的内容。” 然后将这个提示文本送入PLM，同样提取其语义向量作为该类别的表示。PLM能更全面地理解这种描述所蕴含的语义。 步骤三：设计预测与推理机制 相似度比对 ：模型的目标是计算输入样本的语义向量与每个候选类别（包括可见和不可见）的语义向量之间的相似度（如余弦相似度、点积、或通过一个可学习的投影矩阵后计算距离）。 原型网络（Prototypical Network）思想 ：在训练阶段，模型通常能接触到可见类别的标注数据。我们可以利用这些数据，对一个可见类别下所有训练样本的PLM向量表示取平均值，得到该类别的“原型向量”（Prototype Vector），作为其更鲁棒的语义表示。对于不可见类别，我们只有其名称或描述，可以直接用PLM计算其向量作为原型。推理时，输入样本的PLM表示与所有类别的原型向量进行相似度比较，选择最相似的类别作为预测结果。 生成式方法 ：对于生成式PLM（如GPT、T5），我们可以将ZSL任务重新定义为一个文本生成任务。例如，给出指令和输入文本，让模型直接生成类别的名称。提示示例：“判断以下文本的类别：[ 输入文本 ]。类别是：”。模型在训练阶段学习了“回答问题”的模式，即使面对新的类别名称，也可能基于其语言模式生成正确答案。 步骤四：训练策略与算法流程 虽然称为“零样本”，但为了学习到更好的映射，模型通常需要在一个包含可见类别的数据集上训练，但其训练目标是为零样本泛化做准备。 训练阶段 ： 输入：一个包含可见类别标注的训练集。 对每个训练样本 (x_ i, y_ i)： 将样本文本x_ i输入PLM，得到其特征向量f(x_ i)。 获取其真实类别y_ i的语义表示v(y_ i)（通过类别名称/描述+PLM，或计算该类别的原型向量）。 定义损失函数：通常采用基于对比学习的损失，如交叉熵损失。为每个样本构造一个分类器，分类器的权重矩阵的每一行就是一个类别的语义表示向量v(y)。然后通过softmax计算样本属于每个可见类别的概率，用交叉熵损失进行优化。这本质上是训练一个映射，使得样本特征与正确类别的语义表示对齐，同时与其他类别的表示分离。 推理阶段 ： 输入：一个新样本x_ test及其所有候选类别（包含不可见类别）的语义表示 {v(c_ 1), v(c_ 2), …, v(c_ n)}。 用训练好的模型（即PLM编码器和映射函数）计算x_ test的特征向量f(x_ test)。 计算f(x_ test)与每个候选类别语义表示v(c_ j)之间的相似度。 选择相似度最高的类别作为预测结果： argmax_{c_j} sim(f(x_test), v(c_j)) 。 步骤五：关键技术点与进阶策略 提示工程（Prompt Engineering） ：为类别设计合适的自然语言描述（提示模板），是激发PLM知识、提升零样本性能的关键。例如，“这篇文章的主题是[ 类别]”比直接使用“[ 类别 ]”效果更好。自动提示搜索、软提示（Soft Prompt/连续提示）是更高级的技术。 属性学习 ：除了类别名称，可以引入更细粒度的属性（如“有羽毛”、“能飞”之于类别“鸟”）作为类别表示，这使得知识迁移更精准。 广义零样本学习（Generalized ZSL, GZSL） ：在推理时，测试集中可能同时包含可见类别和不可见类别的样本。由于模型在训练时偏向可见类别，容易将不可见类样本误判为某个可见类。常用校准方法，如偏置消除（Bias-Elimination）来处理这个问题。 利用知识图谱 ：将类别嵌入到外部知识图谱中，利用图结构增强类别的语义表示，有助于建模类别间的层次和关联关系，提升零样本推理能力。 总结 基于预训练语言模型的零样本学习算法，核心是 利用PLM强大的语义编码能力，将输入样本和类别标签都映射到一个富有语义信息的向量空间，通过在该空间中的相似度比对实现预测 。其流程包括用PLM编码输入和类别描述、在可见类别数据上训练一个对齐映射、最后在推理时进行跨类别相似度匹配。这种方法极大地减少了对特定任务标注数据的依赖，是通往更通用、更灵活人工智能的重要一步。