weakly supervised text classification | BriefGPT

关键词weakly supervised text classification

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WWWRulePrompt: 利用提示性预训练语言模型和自我迭代逻辑规则进行弱监督的文本分类
为了让预训练语言模型（PLMs）有效理解每个类别，我们首次提出了一种新颖的基于规则的知识形式，用逻辑表达式来描述类别的含义，并开发了一种基于 PLM 的 RulePrompt 方法，包括规则挖掘模块、增强伪标签生成模块和自监督微调模块，通过
PDF4 months ago
患者报告结果度量中的自由文本评论的弱监督文本分类
应用五种弱监督文本分类技术对患者报告的结局测量数据中的自由文本评论进行分析，以识别结直肠癌患者报告的与健康相关的生活质量主题。评估分类性能显示了基于关键词的弱监督文本分类在标记数据有限的情况下标签化结局测量数据中的自由文本评论的潜力和局限性
PDFa year ago
WOT-Class：弱监督开放领域文本分类
本文提出了一种弱监督开放世界文本分类的框架 WOT-Class，其中通过迭代聚类、挖掘和排名象征性单词以及使用重叠的象征性单词作为桥梁来合并冗余类别，可实现有限的监督训练遍及可知和未知类别，并在 7 个流行的文本分类数据集上进行了广泛实验，
PDFa year ago
LOPS: 基于学习顺序灵感的弱监督文本分类伪标签选择
基于学习顺序的 LOPS 算法优化了基于伪标签的弱监督文本分类方法，通过选择先学的伪标签对模型进行训练，提高模型性能。
PDF2 years ago
WSDMMotifClass: 基于高阶元信息的弱监督文本分类
本文探究了利用异构信息网络的 metadata 和 motif 来帮助弱监督文本分类，提出了一种名为 MotifClass 的新框架来选择标志类别 motif 实例，基于类别名称和标志类别 motif 实例检索并生成伪标记训练样本，使用伪训
PDF3 years ago