基于联合学习的少样本多类别情感分类方法

摘要：

对于多类别的细粒度情感分类任务,目前主流的少样本学习方法不能取得较好的性能.针对这一问题,提出一种基于联合学习的少样本多类别情感分类方法.采用基于替换词检测任务的少样本学习方式,将回归和分类的替换词检测模板以及标签描述词同时添加至输入语句,从而将细粒度情感分类任务同时建模为分类问题和回归问题.在此基础上,设计了不同的融合方法进行联合学习.实验结果表明,与主流少样本学习方法相比,该方法在F1-Score和正确率上都取得更优的结果.

关键词：情感分类、少样本学习、联合学习

所属期刊栏目：59

分类号：TP391.1;TP206;G633.8

资助基金：国家自然科学基金62076176

在线出版日期：2023-02-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：57-64