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检索式上下文学习用于少样本层次文本分类
内容提要
本文提出了一种多 verbalizer 框架的层级文本分类方法，旨在解决少样本低资源问题，显著提升分类性能。研究还介绍了分层感知提示调节方法（HPT）和深度强化学习策略，在多标签文本分类中取得了先进表现。此外，探索了自我监督学习和对抗框架在层次分类中的应用，提出了新的学习范式和文本生成框架，展示了优越的实验结果。
关键要点
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提出了一种多 verbalizer 框架的层级文本分类方法，以解决少样本低资源问题，显著提高分类性能。
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研究介绍了分层感知提示调节方法（HPT），通过动态虚拟模板和标记词融合标记层次结构知识，提高多标签文本分类性能。
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使用深度强化学习学习标签分配策略，探索标签层次结构，实验结果显示性能提升显著。
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探索自我监督学习在层次化文本分类中的应用，提出信息无损对比学习策略 HILL，实验证明其优越性。
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提出基于序列生成的序列到树框架（Seq2Tree），在层次标签结构建模中实现显著改进。
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介绍基于对抗框架的本地层次结构，优化复杂的分类树形结构，提高稀有类别的分类效果。
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提出提示增强的上下文学习（HICL）新学习范式，提高开放域问答性能。
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提出基于语言模型的文本生成框架 HiGen，结合动态文本表示和层级引导的损失函数，处理多标签文本分类中的层次分类问题。
延伸问答
什么是多 verbalizer 框架的层级文本分类方法？
多 verbalizer 框架的层级文本分类方法通过将标签层次结构嵌入到 verbalizer 中，旨在解决少样本低资源问题，显著提高分类性能。
分层感知提示调节方法（HPT）如何提高多标签文本分类性能？
HPT通过构建动态虚拟模板和标记词，融合标记层次结构知识，并引入零界多标签交叉熵损失，提升预训练语言模型在多标签文本分类中的性能。
深度强化学习在层次文本分类中有什么应用？
深度强化学习用于学习标签分配策略，探索标签层次结构，从而在训练和推断时进行一致的决策，提高层次文本分类的性能。
自我监督学习在层次化文本分类中的作用是什么？
自我监督学习通过提出信息无损对比学习策略HILL，保留输入样本的语义和句法信息，提升层次化文本分类的效果。
Seq2Tree框架如何改进层次标签结构建模？
Seq2Tree框架通过约束解码策略和动态词汇，确保结果的标签一致性，在层次标签结构建模中实现显著改进。
提示增强的上下文学习（HICL）有什么新颖之处？
HICL通过从示范中提取与查询相关的知识，以更明确的方式提示大型语言模型，旨在提高开放域问答的性能。
