基于对比学习的小样本文本分类算法
字数 3114 2025-12-18 08:26:22

基于对比学习的小样本文本分类算法

题目描述

在小样本学习（Few-Shot Learning）场景下，每个类别仅有极少量（例如1-5个）带标签的示例，传统的监督学习方法因数据不足而容易过拟合，性能受限。基于对比学习的小样本文本分类算法旨在解决此问题。其核心思想是：通过对比学习框架，在大量无标签或辅助任务的文本数据上预训练一个文本编码器，使其能够将语义相似的文本映射到嵌入空间中相近的位置，即使对于未见过的类别，仅需少数几个样本（支撑集），也能准确计算新样本与各类别的语义相似度，从而完成分类。 本题目将详解其背后的对比学习框架、小样本任务构造以及分类推断过程。

解题过程详解

这个算法可以分解为两个主要阶段：对比学习预训练阶段 和 小样本分类推断阶段。

第一阶段：对比学习预训练

此阶段的目标是学习一个强大的通用文本表示模型，不依赖于特定的分类标签。我们通常使用一个编码器（如BERT、RoBERTa的Transformer编码器）来将文本映射为一个固定维度的向量（即“句子嵌入”）。

步骤1：构建正负例对
对比学习的核心是通过拉近“正样本对”、推开“负样本对”来学习表示。

  1. 锚点样本 (Anchor)： 从一个大型无监督文本语料库（如维基百科）中随机采样一个文本片段 \(x_i\)。
  2. 正样本 (Positive)： 为同一个锚点样本 \(x_i\) 创建一个语义相似的变体。最常见的方法是：
    • 同义句生成： 通过回译（Back-Translation，如将句子翻译成另一种语言再译回）得到语义不变但措辞变化的句子。
    • 掩码语言模型（MLM）预测： 用预训练模型预测被遮盖的部分，生成一个与原句语义相近的句子。
    • 上下文裁剪： 从同一个文档中抽取另一个相邻的句子。
      正样本记为 \(x_i^+\)。核心是保证 \(x_i\) 和 \(x_i^+\) 在语义上高度一致。
  3. 负样本 (Negative)： 在一个训练批次（Batch）中，除了锚点样本 \(x_i\) 和其对应的正样本 \(x_i^+\) 之外，该批次中所有其他样本（包括它们的正样本）都视作 \(x_i\) 的负样本。对于一个批次大小为N的情况，每个锚点对应1个正样本和2N-2个负样本。

步骤2：编码与损失计算

  1. 文本编码： 将批次中的所有文本（包括锚点、正样本、负样本）输入同一个共享权重的文本编码器 \(f(\cdot)\)，得到对应的向量表示：

\[ h_i = f(x_i), \quad h_i^+ = f(x_i^+) \]

  1. 相似度计算： 通常使用余弦相似度来衡量两个向量在空间中的接近程度：

\[ \text{sim}(h_i, h_j) = \frac{h_i^T h_j}{\|h_i\| \|h_j\|} \]

  1. 损失函数（InfoNCE Loss）： 这是对比学习的关键。其目标是让锚点与其正样本的相似度远大于与所有负样本的相似度。对于一个给定的锚点 \(i\)，损失计算如下：

\[ L_i = -\log \frac{\exp(\text{sim}(h_i, h_i^+) / \tau)}{\sum_{k=1}^{2N} \mathbb{I}_{[k \neq i]} \exp(\text{sim}(h_i, h_k) / \tau)} \]

*   $ 2N $ 是批次中样本总数（N个锚点和N个对应的正样本）。
*   $ \tau $ 是一个温度超参数，用于控制分布的尖锐程度，$ \tau $ 越小，模型对困难负样本（与锚点相似度高的负样本）越敏感。
*   分母是对锚点 $ i $ 与**所有其他样本**（正样本+所有负样本）的相似度求和。分子是锚点与**其唯一正样本**的相似度。
*   这个损失函数的直觉是：希望“锚点-正样本”对的相似度得分，在“锚点-所有其他样本”的总得分中占比尽可能高。

通过在大规模无监督语料上最小化这个损失，编码器学会将语义相似的文本映射到嵌入空间中非常接近的点，而语义不同的文本则相距较远。这为小样本分类打下了坚实基础。

第二阶段：小样本分类推断

经过对比学习预训练的编码器已具备优秀的语义表示能力。现在，我们将其应用于一个全新的N-way K-shot分类任务（例如，5个类别，每个类别1个样本）。

步骤1：构造支撑集（Support Set）和查询集（Query Set）

  1. 任务定义： 给定一个全新的、在预训练阶段从未见过的分类任务，包含N个类别，每个类别有K个带标签的样本（总共NK个样本）。这NK个样本称为支撑集。
  2. 查询集： 同时，有一批需要预测标签的新样本，称为查询集。

步骤2：计算原型向量（Prototype Vector）
这是小样本学习（特别是原型网络Prototypical Networks思想）的常用技巧。

  1. 将支撑集中每个类别的K个样本，用预训练好的编码器 \(f(\cdot)\) 进行编码，得到K个向量。
  2. 将这个类别下的K个向量求平均，得到该类别的“原型向量”（可以看作该类别的语义中心）。

\[ c_n = \frac{1}{K} \sum_{(x, y) \in S_n} f(x) \]

其中，$ S_n $ 表示属于第n类的所有支撑样本的集合，$ c_n $ 是第n类的原型向量。

步骤3：对查询样本进行分类

  1. 对于查询集中的一个样本 \(x_{query}\)，同样用编码器 \(f(\cdot)\) 得到其向量表示 \(q = f(x_{query})\)。
  2. 相似度/距离计算： 计算查询向量 \(q\) 与每一个类别原型向量 \(c_n\) 的相似度（如余弦相似度）或距离（如欧氏距离的相反数）。
  3. 分类决策： 采用最近邻（Nearest Neighbour）原则。将查询样本分配给与其向量表示最相似（或距离最近）的那个原型向量所对应的类别。

\[ \hat{y} = \arg\max_{n} \ \text{sim}(q, c_n) \]

或者，也可以将相似度通过Softmax函数转化为概率分布：

\[ P(y=n | x_{query}) = \frac{\exp(\text{sim}(q, c_n))}{\sum_{j=1}^{N} \exp(\text{sim}(q, c_j))} \]

然后取概率最大的类别作为预测结果。

算法核心优势与总结

  1. 解耦表示学习与分类任务：对比学习预训练阶段不依赖具体的下游分类标签，学习的是通用的、高质量的文本语义表示。这使得学到的模型具备强大的可迁移性。
  2. 基于相似度的非参数分类：在小样本推断阶段，无需对编码器进行任何梯度更新（即不进行微调），仅通过简单的向量相似度比较（如最近邻、余弦相似度）即可完成分类。这完美适应了“数据极少”的场景，避免了在小样本上直接微调导致的过程合。
  3. 灵活高效：对于一个新的N-way K-shot任务，模型只需一次前向传播对支撑集和查询集进行编码，然后进行快速的向量运算即可得到结果，计算效率很高。

综上所述，基于对比学习的小样本文本分类算法通过“自监督对比预训练”获得通用语义编码器，再结合“基于原型的度量学习”进行快速分类，巧妙地解决了小样本场景下数据稀缺的根本性挑战。整个流程逻辑清晰，从无监督表示学习到有监督任务适配，形成了一个高效的解决方案。

基于对比学习的小样本文本分类算法 题目描述 在小样本学习（Few-Shot Learning）场景下，每个类别仅有极少量（例如1-5个）带标签的示例，传统的监督学习方法因数据不足而容易过拟合，性能受限。基于对比学习的小样本文本分类算法旨在解决此问题。其核心思想是： 通过对比学习框架，在大量无标签或辅助任务的文本数据上预训练一个文本编码器，使其能够将语义相似的文本映射到嵌入空间中相近的位置，即使对于未见过的类别，仅需少数几个样本（支撑集），也能准确计算新样本与各类别的语义相似度，从而完成分类。 本题目将详解其背后的对比学习框架、小样本任务构造以及分类推断过程。 解题过程详解 这个算法可以分解为两个主要阶段： 对比学习预训练阶段 和 小样本分类推断阶段 。 第一阶段：对比学习预训练 此阶段的目标是学习一个强大的通用文本表示模型，不依赖于特定的分类标签。我们通常使用一个编码器（如BERT、RoBERTa的Transformer编码器）来将文本映射为一个固定维度的向量（即“句子嵌入”）。 步骤1：构建正负例对 对比学习的核心是通过拉近“正样本对”、推开“负样本对”来学习表示。 锚点样本 (Anchor)： 从一个大型无监督文本语料库（如维基百科）中随机采样一个文本片段 \( x_ i \)。 正样本 (Positive)： 为同一个锚点样本 \( x_ i \) 创建一个语义相似的变体。最常见的方法是： 同义句生成： 通过回译（Back-Translation，如将句子翻译成另一种语言再译回）得到语义不变但措辞变化的句子。 掩码语言模型（MLM）预测： 用预训练模型预测被遮盖的部分，生成一个与原句语义相近的句子。 上下文裁剪： 从同一个文档中抽取另一个相邻的句子。 正样本记为 \( x_ i^+ \)。 核心是保证 \( x_ i \) 和 \( x_ i^+ \) 在语义上高度一致。 负样本 (Negative)： 在一个训练批次（Batch）中，除了锚点样本 \( x_ i \) 和其对应的正样本 \( x_ i^+ \) 之外， 该批次中所有其他样本 （包括它们的正样本）都视作 \( x_ i \) 的负样本。对于一个批次大小为N的情况，每个锚点对应1个正样本和2N-2个负样本。 步骤2：编码与损失计算 文本编码： 将批次中的所有文本（包括锚点、正样本、负样本）输入同一个共享权重的文本编码器 \( f(\cdot) \)，得到对应的向量表示： \[ h_ i = f(x_ i), \quad h_ i^+ = f(x_ i^+) \] 相似度计算： 通常使用余弦相似度来衡量两个向量在空间中的接近程度： \[ \text{sim}(h_ i, h_ j) = \frac{h_ i^T h_ j}{\|h_ i\| \|h_ j\|} \] 损失函数（InfoNCE Loss）： 这是对比学习的关键。其目标是让锚点与其正样本的相似度远大于与所有负样本的相似度。对于一个给定的锚点 \( i \)，损失计算如下： \[ L_ i = -\log \frac{\exp(\text{sim}(h_ i, h_ i^+) / \tau)}{\sum_ {k=1}^{2N} \mathbb{I}_ {[ k \neq i]} \exp(\text{sim}(h_ i, h_ k) / \tau)} \] \( 2N \) 是批次中样本总数（N个锚点和N个对应的正样本）。 \( \tau \) 是一个温度超参数，用于控制分布的尖锐程度，\( \tau \) 越小，模型对困难负样本（与锚点相似度高的负样本）越敏感。 分母是对锚点 \( i \) 与 所有其他样本 （正样本+所有负样本）的相似度求和。分子是锚点与 其唯一正样本 的相似度。 这个损失函数的直觉是：希望“锚点-正样本”对的相似度得分，在“锚点-所有其他样本”的总得分中占比尽可能高。 通过在大规模无监督语料上最小化这个损失，编码器学会将语义相似的文本映射到嵌入空间中非常接近的点，而语义不同的文本则相距较远。这为小样本分类打下了坚实基础。 第二阶段：小样本分类推断 经过对比学习预训练的编码器已具备优秀的语义表示能力。现在，我们将其应用于一个全新的N-way K-shot分类任务（例如，5个类别，每个类别1个样本）。 步骤1：构造支撑集（Support Set）和查询集（Query Set） 任务定义： 给定一个全新的、在预训练阶段从未见过的分类任务，包含N个类别，每个类别有K个带标签的样本（总共N K个样本）。这N K个样本称为 支撑集 。 查询集： 同时，有一批需要预测标签的新样本，称为 查询集 。 步骤2：计算原型向量（Prototype Vector） 这是小样本学习（特别是原型网络Prototypical Networks思想）的常用技巧。 将支撑集中每个类别的K个样本，用预训练好的编码器 \( f(\cdot) \) 进行编码，得到K个向量。 将这个类别下的K个向量 求平均 ，得到该类别的“原型向量”（可以看作该类别的语义中心）。 \[ c_ n = \frac{1}{K} \sum_ {(x, y) \in S_ n} f(x) \] 其中，\( S_ n \) 表示属于第n类的所有支撑样本的集合，\( c_ n \) 是第n类的原型向量。 步骤3：对查询样本进行分类 对于查询集中的一个样本 \( x_ {query} \)，同样用编码器 \( f(\cdot) \) 得到其向量表示 \( q = f(x_ {query}) \)。 相似度/距离计算： 计算查询向量 \( q \) 与 每一个类别原型向量 \( c_ n \) 的相似度（如余弦相似度）或距离（如欧氏距离的相反数）。 分类决策： 采用最近邻（Nearest Neighbour）原则。将查询样本分配给与其向量表示 最相似 （或 距离最近 ）的那个原型向量所对应的类别。 \[ \hat{y} = \arg\max_ {n} \ \text{sim}(q, c_ n) \] 或者，也可以将相似度通过Softmax函数转化为概率分布： \[ P(y=n | x_ {query}) = \frac{\exp(\text{sim}(q, c_ n))}{\sum_ {j=1}^{N} \exp(\text{sim}(q, c_ j))} \] 然后取概率最大的类别作为预测结果。 算法核心优势与总结 解耦表示学习与分类任务 ：对比学习预训练阶段不依赖具体的下游分类标签，学习的是通用的、高质量的文本语义表示。这使得学到的模型具备强大的可迁移性。 基于相似度的非参数分类 ：在小样本推断阶段，无需对编码器进行任何梯度更新（即不进行微调），仅通过简单的向量相似度比较（如最近邻、余弦相似度）即可完成分类。这完美适应了“数据极少”的场景，避免了在小样本上直接微调导致的过程合。 灵活高效 ：对于一个新的N-way K-shot任务，模型只需一次前向传播对支撑集和查询集进行编码，然后进行快速的向量运算即可得到结果，计算效率很高。 综上所述， 基于对比学习的小样本文本分类算法 通过“自监督对比预训练”获得通用语义编码器，再结合“基于原型的度量学习”进行快速分类，巧妙地解决了小样本场景下数据稀缺的根本性挑战。整个流程逻辑清晰，从无监督表示学习到有监督任务适配，形成了一个高效的解决方案。