把迁移学习用于文本分类（Andrew Ng）

超、凢脫俗 2023-07-23 10:59 2阅读 0赞

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这是andrew等人2005年的论文，并不新，我看他不是为了学习文本分类，而是为了看他是如何在这个特定任务上使用迁移学习的，因为最近在做迁移学习，但是应用方向不同，迁移学习也是一个比较大的方向，包含多种实现方法，但是我觉得难点是在formulation上，所以以这篇论文为范例，看他的理论推导和迁移学习的结合

# 传统线性文本分类的原理：利用相关 #

线性文本分类算法的工作原理：计算测试文本向量和一个参数向量的内积inner product。这个参数向量是由训练集数据的一些简单的闭式函数g（称为从数据到参数的映射，mapping from statistics to parameters,也叫做参数函数）决定的。文本分类的很多研究都是在努力去识别更好的参数函数g。本文提出了一个算法从相关的分类问题中自动学习这个参数函数。

测试文本向量和一个参数向量的内积：  
![在这里插入图片描述][20200407203511754.png]  
 θ k 1 , θ k 2 , ⋯   , θ k n \\theta\_\{k1\}, \\theta\_\{k2\}, \\cdots, \\theta\_\{kn\} θk1,θk2,⋯,θkn是映射得到的参数向量的所有分量，对于一个固定的k,这组参数也是固定的  
 x 1 , x 2 , ⋯   , x n x\_1, x\_2, \\cdots, x\_n x1,x2,⋯,xn是测试文本向量

随k从1到K，使得上面的内积取得最大值的k就是最终的预测类别。

框架很明了，但是要怎么把训练集的数据映射到这样一组合适的参数上呢？我们需要根据这组参数再做相关时，就能得到正确结果，所以倒着推，主要任务和终极目标是要想办法找到一个好的参数函数g，这就是文本分类领域多年来的研究主题，也是最大的挑战。

# 文章提出的方法 #

SVM，逻辑回归等判别方法都是使用数值优化（一般是梯度下降）去选择最优参数。而本文提出的方法不使用数值优化，而是直接由闭式函数得到解析解。本文聚焦于那些参数是训练数据training set statistics通过某种预指定的函数pre-specified functions得来的文本分类方法，即本文的这种迁移并不适用于使用数值优化的一些文本分类模型。  
比如说训练集参数是 \{ u k i \} \\\{\\boldsymbol\{u\}\_\{ki\}\\\} \{ uki\}, 那么参数 θ k i : = g ( u k i ) \\theta\_\{ki\}:=g(\\boldsymbol\{u\}\_\{ki\}) θki:=g(uki),不需要执行任何优化，只需要把数据带入函数g，求出解就行。

那么哪些文本分类方法是不需要数值优化，且有一个指定的参数函数的呢？  
很多常见文本分类方法都是这种类型。比如：朴素贝叶斯的多项式和多元泊努力分布the multinomial and multivariate  
Bernoulli event models for naive Bayes，基于向量空间的TFIDF分类器以及他的概率变体prTFIDF, the vector space-based TFIDF classifier and its probabilistic variant, PrTFIDF 。  
过去三十年（相对于2005），信息检索领域的历史一直是手动尝试TFIDF的变体，即调整参数函数g。（实际中，文本分类的研究者经常是通过试错trial-and-error，即现实应用的经验性测试empirical testing来进行开发算法的。）

选择一个文本分类器就相当于选定了参数函数。

本文要利用大量相关领域的分类任务的数据，去自动学习一个参数函数g（为文本分类器自动找到一个好的参数函数，而不是花几个小时去手动处理全局收敛的凸优化问题），他们希望通过这样，把参数函数g可以用到别的分类问题，从而实现迁移，所以是迁移学习的一个实例instance。

不打算继续看了，明白了他们迁移的原理，所以迁移学习是一个顶层概念，抽象的，就像C++的纯虚函数一样，可以以各种方式去实现它，只要你做到了他的理念就行：把已有知识迁移到新系统，且新任务和旧任务存在某种联系。

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