1 前言
今天分享一篇关于文本分类的paper，论文来自2020ACL会议，其主要思想是：基于上下文的弱监督方法进行文本分类。论文标题为：Contextualized Weak Supervision for Text Classification，论文下载链接，论文也开源了代码。今天分享的这篇paper在内容上，与我之前分享的一篇2019ACL的paper——无监督文本分类(Towards Unsupervised Text Classification Leveraging Experts and Word Embeddings)对比，有些类似之处：两篇都用使用先构建初始label种子词库，然后扩充类别词库的进行迭代分类的思路，不同的是在扩充词库与识别文本上。本文解决的问题在扩充类别词库中，有很多词是有很多词义的，不能笼统的单一表示，会影响文档的分类。为解决这个问题，作者提出基于上下文来解决一词多义的问题。下面详细介绍本篇论文。
2 Model
上图为论文中文本分类的整体思路，可分为四个步骤，最后两个步骤是一个迭代过程。step1就是利用专家知识形成一个种子词库。
其实论文的核心在于“上下文-Contextualization”，这里涉及两个方面：上下文的词和上下文的文档。词的上下文其实就是一词多义的意思。因为相同的词，若有不同的意思，则表现在它的上下文上，如“window”，“apple”等。接下来详细说下如何生成上下文的词和上下文的文档，对应model的step2。
2.1 Document Contextualization——step2
(1)上下文表示(Contextualized Representation)
给定一个词，统计它在文档语料库中出现n次，对应表示为
,...
。使用BERT预训练模型获取每个
上下文表征向量
。基于这样的假设：对于
，
，如果二者词义相同，则它的上下文则类似，表现为cosine(
,
)值很高。有了这些信息，接着作者要计算词
到底有几层含义，这里采用kmeans聚类的方法，对
所有的上下文向量进行聚类，看能聚成几类。
论文对此进行了可视化说明：展示了词"window"，"penalty"上下文词向量聚类效果，这里
(2)上下文词的聚类中
公式表达的意思是，K类的所有中心之间的cosine值都要满足<
阈值，取满足条件最大的K。阈值
由下面两个公式计算而来：
意思是计算每个种子词
(3)文档的上下文化
经过上面的步骤，就可以得到每个词有多少个词义，也表示为多少个上下文。具体用下面形式进行表示，最后将文档中每个
2.2 Text Classifier——step3
在step2形成了上下文的种子词库和文档后，在step3进行文本分类。
(1) 生成伪标签(Pseudo-Label)
有了类别词库，就可以为文本打上伪标签，方法是：文本若某类别词库中种子词tf值之和最高，那文本就属于该label。
(2)文本分类方法
对文本打标签后，就可以利用这些文本训练一个分类器，训练方法作者选用的是Hierarchical Attention Networks (HAN)。
2.3 词库的扩充与迭代——step4
完成前三步骤，相当分类任务流程跑完。但是通过前几步形成的词库，还会存在两个问题：一是种子词库太少，需要扩充；二是种子词库中有些词属于那些label可能有歧义，需要消歧，主要是第一个问题。
具体方法就是作者为词定义了一个归属类别的排序系数，按照这个系数进行扩充，公式如下：
公式中包含三个子指标，
按照上述的方式，就可以对种子词库进行扩充，接着就可以在step3和step4进行迭代。
3 Experiment
论文主要在两个数据集进行验证测试，显示在对齐其他无监督的方法，论文的模型取得最好的效果；对比有监督方法，在NYT数据集上差距不大，在Newsgroup上差距还是挺大的。
4 结论
我个人觉得倒不是作者的整体解决方案——弱监督的文本分类新颖，而是在词的上下文化是值得去借鉴和探索的，因为这个点可以影响很多任务。另外再想：作者这一套无监督的方法，迭代下来，计算量很大，也会消耗一些人力，感觉还不如去标一些文本，然后在标注的文本的上去弱监督，是不是效果会更好些。也可能是由于工业上更依赖词库的缘故吧。
