01

研究動(dòng)機(jī)

方面類別檢測（簡稱ACD）是細(xì)粒度情感分析的一個(gè)重要子任務(wù)，旨在從一組預(yù)定義的方面類別中檢測出評(píng)論句子中提到的方面類別。例如，給定句子”雖然房間很貴，但是服務(wù)很好.”，ACD 的任務(wù)是從句子中識(shí)別出兩個(gè)方面類別，即”服務(wù)”和”價(jià)格”。顯然，ACD 屬于多標(biāo)簽分類問題。

最近，隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，研究者們提出了大量用于 ACD 任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[1, 2, 3]。所有這些模型的性能在很大程度上依賴于足夠的標(biāo)記數(shù)據(jù)。但是，ACD 任務(wù)中方面類別的注釋非常昂貴。有限的標(biāo)記數(shù)據(jù)嚴(yán)重限制了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的有效性。為了緩解這個(gè)問題，Hu等人[4]參考了小樣本學(xué)習(xí) (FSL) 的思路[5, 6,7 ,8]，將 ACD任務(wù)形式化為小樣本學(xué)習(xí)問題 (FS-ACD)，即使用少量的監(jiān)督數(shù)據(jù)來判評(píng)論句子所屬的方面類別。

表1: 3-way 2-shot 元任務(wù)的示例

FS-ACD 遵循元學(xué)習(xí)范式[9]，構(gòu)建了一個(gè) N-way K-shot 的元任務(wù)集合。表1顯示了一個(gè) 3-way 2-shot 的元任務(wù)，它由一個(gè)支持集和一個(gè)查詢集組成。支持集隨機(jī)采樣三個(gè)類（即方面類別），每個(gè)類隨機(jī)選擇兩個(gè)句子（即實(shí)例）。元任務(wù)旨在借助少量標(biāo)記的支持集來推斷查詢集中句子所屬的方面類別。

通過在訓(xùn)練階段對不同的元任務(wù)進(jìn)行采樣，F(xiàn)S-ACD 可以在少樣本場景中學(xué)習(xí)到很好的泛化能力，并且在測試階段表現(xiàn)良好。為了執(zhí)行 FS-ACD 任務(wù)，Hu等人[4]提出了一個(gè)基于注意力的原型網(wǎng)絡(luò)Proto-AWATT。它首先利用注意力機(jī)制從支持集中的方面類別對應(yīng)的句子中提取關(guān)鍵字，然后將它們聚合為證據(jù)為每個(gè)方面類別生成一個(gè)原型。

然后，查詢集利用原型生成相應(yīng)的查詢表示。最后，通過測量每個(gè)原型表示與相應(yīng)查詢表示之間的距離來進(jìn)行類別預(yù)測。

盡管取得了很好的效果，但是我們發(fā)現(xiàn)噪聲仍然是 FS-ACD 任務(wù)的關(guān)鍵問題。原因來自兩個(gè)方面：一方面，由于缺乏足夠的監(jiān)督數(shù)據(jù)，以前的模型很容易捕捉到與當(dāng)前方面類別無關(guān)的噪聲詞，這在很大程度上影響了生成原型的質(zhì)量。如圖1所示，以方面類別 food_food_meat_burger的原型為例。

我們根據(jù)Proto-AWATT 的注意力權(quán)重突出顯示其前 10 個(gè)單詞。由于缺乏足夠的監(jiān)督數(shù)據(jù)，我們觀察到模型傾向于關(guān)注那些常見但嘈雜的單詞，例如“a”、“the”、“my”。這些嘈雜的詞無法為每個(gè)方面生成具有代表性的原型，從而導(dǎo)致性能打折。另一方面，語義上接近的方面類別通常會(huì)產(chǎn)生相似的原型，這些語義接近的原型互為噪音，極大地混淆了分類器。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)集中近 25% 的方面類別對具有相似的語義，例如表 1 中的 food_food_meat_burger 和 food_mealtype_lunch。顯然，這些語義相近的方面類別生成的原型會(huì)相互干擾并嚴(yán)重混淆 FS-ACD的檢測結(jié)果。

圖1：根據(jù) Proto-AWATT 的注意力權(quán)重可視化方面類別 food_food_meat_burger 原型的前 10 個(gè)單詞

為了解決上述問題，我們?yōu)?FS-ACD 任務(wù)提出了一種新穎的標(biāo)簽驅(qū)動(dòng)去噪框架(LDF)。具體來說，對于第一個(gè)問題，方面類別的標(biāo)簽文本包含豐富的語義描述方面的概念和范圍，例如方面類別restaurant_location的標(biāo)簽文本“restaurant“和”location”，它們可以幫助注意力機(jī)制更好地捕捉與標(biāo)簽相關(guān)的單詞。

因此，我們提出了一種標(biāo)簽引導(dǎo)的注意力策略來過濾噪聲詞并引導(dǎo) LDF 產(chǎn)生更好的方面原型。鑒于第二個(gè)問題，我們提出了一種有效的標(biāo)簽加權(quán)對比損失，它將支持集的類間關(guān)系合并到對比學(xué)習(xí)函數(shù)中，從而擴(kuò)大了相似原型之間的距離。

02

貢獻(xiàn)

1、據(jù)我們所知，我們是第一個(gè)利用方面類別的標(biāo)簽信息來解決FS-ACD任務(wù)中噪聲問題的工作；

2、我們提出了一種新穎的標(biāo)簽驅(qū)動(dòng)去噪框架（LDF），它包含一個(gè)標(biāo)簽引導(dǎo)的注意力策略來過濾嘈雜的單詞并為每個(gè)方面生成一個(gè)有代表性的原型，以及一個(gè)標(biāo)簽加權(quán)的對比損失來避免為語義接近的方面類別生成相似的原型；

3、LDF框架具有良好的兼容性，可以很容易地?cái)U(kuò)展到現(xiàn)有模型。在這項(xiàng)工作中，我們將其應(yīng)用于兩個(gè)最新的FS-ACD模型，Proto-HATT[8]和Proto-AWATT[4]。三個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了我們框架的優(yōu)越性。

03

背景

在這項(xiàng)工作中，我們基于 Proto-AWATT[4]和 Proto-HATT[8]模型抽象了一個(gè)通用的架構(gòu)，它們都實(shí)現(xiàn)了令人滿意的性能，因此被選為我們工作的基礎(chǔ)。

給定一個(gè)包含l個(gè)單詞的實(shí)例，我們首先通過查找嵌入表將其映射到單詞序列中。然后，我們使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)將單詞序列編碼為上下文表示。接下來，注意力層為實(shí)例中的每個(gè)單詞分配一個(gè)權(quán)重。最終實(shí)例表示由下式給出：

之后，我們聚合類n的所有實(shí)例表示來生成原型表示：

在處理了支持集中的所有類之后，我們得到了N個(gè)原型表示。類似地，對于查詢實(shí)例，我們首先利用注意力機(jī)制生成N個(gè)原型特定的查詢表示。之后，我們計(jì)算每個(gè)原型與對應(yīng)的原型特定查詢表示之間的歐幾里得距離(ED)。最后，我們對負(fù)歐幾里得距離進(jìn)行歸一化以獲得原型的排名，并使用閾值來選擇方面類別：

最終的訓(xùn)練目標(biāo)是均方誤差(MSE)損失：

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解決方案

圖 2 展示了 LDF 的整體架構(gòu)，其中包含兩個(gè)組件：標(biāo)簽引導(dǎo)的注意力策略和標(biāo)簽加權(quán)的對比損失。在標(biāo)簽信息的幫助下，前者可以更好地關(guān)注與方面類別相關(guān)的單詞，從而為每個(gè)方面生成更準(zhǔn)確的原型，后者利用支持集的類間關(guān)系避免生成相似的原型。

圖2：標(biāo)簽驅(qū)動(dòng)去噪框架（LDF）的整體架構(gòu)

3.1 標(biāo)簽引導(dǎo)的注意力策略

由于缺乏足夠的監(jiān)督數(shù)據(jù)，公式1中的注意力權(quán)重通常會(huì)關(guān)注一些與當(dāng)前類別無關(guān)的噪聲詞，導(dǎo)致原型變得不具有代表性。直覺上來說，每個(gè)類的標(biāo)簽文本都包含豐富的語義，可以為捕獲方面類別相關(guān)的單詞提供指導(dǎo)。因此，我們利用標(biāo)簽信息來解決上述問題并提出標(biāo)簽引導(dǎo)的注意力策略。

具體來說，我們首先計(jì)算標(biāo)簽文本與實(shí)例中每個(gè)單詞的語義相似度來定位每個(gè)類的關(guān)鍵詞：

在標(biāo)簽信息的約束下，相似度權(quán)重傾向于關(guān)注與標(biāo)簽文本高度相關(guān)的少量單詞，這樣可能會(huì)忽略其它有信息量的詞。因此，我們將其作為注意力權(quán)重的補(bǔ)充，以生成更全面、更準(zhǔn)確的注意力權(quán)重：

然后，為了重新獲得注意力分布，注意力權(quán)重被重新歸一化為：

最后，我們將方程1中的注意力權(quán)重替換為方程8中新的注意力權(quán)重，從而獲得支持集中每個(gè)類的代表性原型。

3.2 標(biāo)簽加權(quán)的對比損失

如前所述，語義上接近的方面類別通常會(huì)在支持集中生成相似的原型，它們互為噪聲并嚴(yán)重混淆分類器。

直觀地說，一種可行且自然的方法是利用有監(jiān)督對比學(xué)習(xí)，它可以將不同類別的原型推開如下：

然而，有監(jiān)督對比學(xué)習(xí)并不能很好地解決我們的問題，因?yàn)樗谪?fù)集中平等地對待不同的原型，而我們的目標(biāo)是鼓勵(lì)越相似的原型相距越遠(yuǎn)。

例如，“food_food_meat_burger”在語義上比“room_bed”更接近“food_mealtype_lunch”。因此，“food_food_meat_burger”在負(fù)集中應(yīng)該比“room_bed”更遠(yuǎn)離“food_mealtype_lunch”。

為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，我們再次利用標(biāo)簽信息并提出將類間關(guān)系合并到有監(jiān)督的對比學(xué)習(xí)中，以自適應(yīng)地區(qū)分負(fù)集中的相似原型：

其中 wmn表示負(fù)集中不同方面類別之間的 cos 相似度，計(jì)算如下：

在標(biāo)簽加權(quán)的對比損失模塊中，最終的損失函數(shù)為：

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實(shí)驗(yàn)

5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

我們在三個(gè)公開的數(shù)據(jù)集FewAsp(single)、FewAsp(multi)和FewAsp上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，它們共享相同的100個(gè)方面類別，其中64個(gè)方面用于訓(xùn)練，16個(gè)方面用于驗(yàn)證，20個(gè)方面用于測試。我們使用 Macro-F1 和 AUC 分?jǐn)?shù)作為評(píng)估指標(biāo)，并且 5-way 設(shè)置和 10-way 設(shè)置中的閾值分別設(shè)置為0.3和0.2。

為了驗(yàn)證LDF框架的優(yōu)越性，我們選擇了兩個(gè)性能最好的主流模型作為我們工作的基礎(chǔ)，即Proto-HATT[8]和Proto-AWATT[4]。換句話說，我們將LDF集成到Proto-HATT和Proto-AWATT中，得到最終模型LDF-HATT和LDF-AWATT。

5.2 主實(shí)驗(yàn)

從表2可以看出，LDF-HATT和LDF-AWATT在三個(gè)數(shù)據(jù)集上的性能始終優(yōu)于其基礎(chǔ)模型。值得一提的是LDF-HATT在Macro-F1和AUC分?jǐn)?shù)上最多獲得了5.62%和1.32%的提升。相比之下，LDF-AWATT最多比Proto-AWATT高3.17%和1.30%。這些結(jié)果表明我們的框架具有良好的兼容性。

事實(shí)上，LDF-AWATT的Macro-F1在大多數(shù)情況下提高了大約2%，而LDF-HATT的Macro-F1平均提高了大約3%。這與我們的預(yù)期一致，因?yàn)樵糚roto-AWATT具有更強(qiáng)大的性能。LDF-HATT和LDF-AWATT在FewAsp(multi)數(shù)據(jù)集上比在FewAsp(single)數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)更好。

一個(gè)可能的原因是FewAsp(multi)數(shù)據(jù)集中的每個(gè)類包含更多的實(shí)例，這使得LDF-HATT和LDF-AWATT在多標(biāo)簽分類中可以生成更準(zhǔn)確的原型。

表2：主實(shí)驗(yàn)結(jié)果

5.3 消融實(shí)驗(yàn)

在不失一般性的情況下，我們選擇 LDF-AWATT模型進(jìn)行消融實(shí)驗(yàn)，以研究LDF中單個(gè)模塊對模型整體效果的影響。標(biāo)簽引導(dǎo)的注意力策略簡稱LAS，-標(biāo)簽加權(quán)的對比損失簡稱LCL，有監(jiān)督的對比學(xué)習(xí)簡稱SCL。根據(jù)表3報(bào)告的結(jié)果，我們可以觀察到以下幾點(diǎn)：

表3:消融實(shí)驗(yàn)結(jié)果

1、與基礎(chǔ)模型Proto-AWATT相比， Proto-AWATT+LAS在三個(gè)數(shù)據(jù)集上取得了具有競爭力的性能，這驗(yàn)證了利用標(biāo)簽信息為每個(gè)類生成具有代表性原型的合理性；

2、將 LCL 集成到 Proto-AWATT+LAS后，LDF-AWATT 實(shí)現(xiàn)了 state-of-the-art 的性能，這表明 LCL 有利于區(qū)分相似的原型；

3、LAS 比 LCL 更有效。一個(gè)可能的原因是注意力機(jī)制是生成原型的核心因素。因此，它對我們的框架貢獻(xiàn)更大；

4、Proto-AWATT+SCL 在FewAsp 數(shù)據(jù)集上的性能略好于Proto-AWATT，但它們的結(jié)果遠(yuǎn)低于 Proto-AWATT+LCL，這些結(jié)果進(jìn)一步凸顯了LCL的有效性；

5、將類間關(guān)系集成到Proto-AWATT+SCL后，Proto-AWATT+LCL取得了更好的性能，這表明類間關(guān)系在區(qū)分相似原型方面起著至關(guān)重要的作用；

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案例分析

為了更好地理解我們框架的優(yōu)勢，我們從FewAsp 數(shù)據(jù)集中選擇一些樣本進(jìn)行案例研究。具體來說，我們隨機(jī)抽取 5 個(gè)類，然后為這5個(gè)類抽取 50 次 5-way 5-shot 元任務(wù)。最后對于每個(gè)類，我們得到 50 個(gè)原型向量。

圖4：可視化Proto-AWATT、Proto-AWATT+LAS 和 LDF-AWATT 原型表示

6.1 Proto-AWATT vs. Proto-AWATT+LAS

如圖4(a) 和圖4(b) 所示，我們可以看到Proto-AWATT+LAS 學(xué)習(xí)到的每個(gè)類的原型表示顯然比Proto-AWATT 更集中。這些觀察表明Proto-AWATT+LAS確實(shí)可以為每個(gè)類生成更準(zhǔn)確的原型。

6.2 Proto-AWATT+LAS vs. LDF-AWATT

如圖4(b)和圖4(c)所示，將LCL集成到Proto-AWATT+LAS后，LDF-AWATT學(xué)習(xí)到的food_mealtype_lunch和food_food_meat_burger的原型表示比Proto-AWATT+LAS更分離。這表明LCL確實(shí)可以區(qū)分相似的原型。

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錯(cuò)誤分析

為了分析我們框架的局限性，我們通過LDF-AWATT 從FewAsp 數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取 100 個(gè)錯(cuò)誤案例，并將它們大致分為兩類。表4顯示了每個(gè)類別的比例和一些代表性示例。主要類別是”Complex”，主要包括需要深入理解的示例。

如示例（1）所示，與 restaurant_location 相關(guān)的單詞片段“Chandler Downtown Serrano”在訓(xùn)練集中出現(xiàn)的次數(shù)不超過 5 次，這些表達(dá)的低頻率使得我們的模型難以捕捉到它們的模式，因此給出正確的預(yù)測確實(shí)具有挑戰(zhàn)性。

第二類是”No obvious clues”，主要包括信息不足的例子。如示例（2）所示，句子很短，無法提供足夠的信息來預(yù)測真實(shí)標(biāo)簽。

表4：LDF-AWATT模型的錯(cuò)誤樣例

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總結(jié)

在本文中，我們提出了一種新穎的標(biāo)簽驅(qū)動(dòng)去噪框架（LDF）來緩解 FS-ACD 任務(wù)的噪聲問題。具體來說，我們設(shè)計(jì)了兩個(gè)合理的方法：標(biāo)簽引導(dǎo)的注意力策略和標(biāo)簽加權(quán)的對比損失，旨在為每個(gè)類生成更好的原型并區(qū)分相似的原型。大量實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，我們的框架 LDF 與其他最先進(jìn)的方法相比實(shí)現(xiàn)了更好的性能。

論文鏈接：

https://arxiv.org/pdf/2210.04220.pdf

代碼鏈接：

https://github.com/1429904852/LDF

審核編輯：劉清