Sep, 2023
自我训练中实例选择策略在情感分析中的实证研究
An Empirical Study on Instance Selection Strategies in Self-training for Sentiment Analysis
Haochen Liu, Sai Krishna Rallabandi, Yijing Wu, Parag Pravin Dakle, Preethi Raghavan
TL;DR情感分析是自然语言处理中的一个关键任务，通过从文本中识别和提取主观情感。自我训练是一种最近出现的经济高效的技术，通过利用少量标记数据和大量无标记数据来开发情感分析模型。然而，自我训练过程的性能在很大程度上取决于实例选择策略的选择，这一策略尚未进行全面研究。本文在两个公开情感数据集上对自我训练的各种实例选择策略进行了经验性研究，并探讨了策略和超参数在各种小样本设置中自我训练性能的影响。