基于遮蔽机制的短文本分类数据蒸馏方法

基于遮蔽机制的短文本分类数据蒸馏方法基于遮蔽机制的短文本分类数据蒸馏方法摘要：当前，短文本分类问题在自然语言处理领域中具有重要的应用价值和挑战。然而，由于短文本的长度限制和信息不完整的特点，导致其分类

基于遮蔽机制的短文本分类数据蒸馏方法 基于遮蔽机制的短文本分类数据蒸馏方法 摘要：当前，短文本分类问题在自然语言处理领域中具有重要的应 用价值和挑战。然而，由于短文本的长度限制和信息不完整的特点，导 致其分类准确率较低。因此，本文提出了一种基于遮蔽机制的短文本分 类数据蒸馏方法，旨在通过提升短文本分类模型的泛化能力，进一步提 高分类准确率。实验结果表明，所提出的方法能够有效地提高短文本分 类的性能，并在各个评估指标上显著优于其他方法。 关键词：短文本分类，遮蔽机制，数据蒸馏，泛化能力 1. 引言 随着互联网的快速发展，大量的短文本数据涌现出来，并广泛应用 于社交媒体、微博、评论等场景中。由于短文本的特殊性，其分类任务 面临着许多挑战，如数据稀疏性、信息不完整性、短语歧义等。传统的 文本分类方法在处理短文本分类问题时面临着准确率低、泛化能力差的 问题。因此，短文本分类问题成为了自然语言处理领域中一个重要的研 究方向。 2. 相关工作 2.1 短文本分类方法 目前，短文本分类问题的解决方法有很多。传统的方法主要包括基 于统计的方法和基于机器学习的方法。基于统计的方法通常使用词袋模 TF-IDF 型或模型来表示文本特征，并采用朴素贝叶斯算法或支持向量机 等分类器进行分类。然而，这些方法无法很好地处理短文本的语义信息 和上下文关系，分类效果较差。基于机器学习的方法则通过训练分类模 型来进行分类，如神经网络、深度学习模型等。这些方法在一定程度上 提高了分类效果，但在面对少样本、类别不平衡等问题时仍然表现不 佳。