韩家炜课题组重磅发文：文本分类只需标签名称，不需要任何标注数据！

文本分类的一个大型“真香现场”来了：昨天JayJay的推文《超强文本半监督MixText》中告诉大家不要浪费没有标注过的数据，但还是需要标注数据的！但今天介绍的paper，文本分类居然不需要任何标注数据啦！哇，真香！

当前的文本分类任务需要利用众多标注数据，标注成本是昂贵的。而半监督文本分类虽然减少了对标注数据的依赖，但还是需要领域专家手动进行标注，特别是在类别数目很大的情况下。

试想一下，我们人类是如何对新闻文本进行分类的？其实，我们不要任何标注样本，只需要利用和分类类别相关的少数单词就可以啦，这些单词也就是我们常说的关键词。

BUT！我们之前获取分类关键词的方式，大多还是需要人工标注数据、或者人工积累关键词的；而就算积累了某些关键词，关键词在不同上下文中也会代表不同类别。

那么，有没有一种方式，可以让文本分类不再需要任何标注数据呢？

本文JayJay就介绍一篇来自「伊利诺伊大学香槟分校韩家炜老师课题组」的EMNLP20论文《Text Classification Using Label Names Only: A Language Model Self-Training Approach》。

这篇论文的最大亮点就是：不需要任何标注数据，只需利用标签名称就在四个分类数据上获得了近90%的准确率！

为此，论文提出一种LOTClass模型，即Label-name-Only Text Classification，LOTClass模型的主要亮点有：

不需要任何标注数据，只需要标签名称！ 只依赖预训练语言模型(LM)，不需要其他依赖！
提出了类别指示词汇获取方法和基于上下文的单词类别预测任务，经过如此训练的LM进一步对未标注语料进行自训练后，可以很好泛化！
在四个分类数据集上，LOTClass明显优于各弱监督模型，并具有与强半监督和监督模型相当的性能。

论文下载：https://arxiv.org/pdf/2010.07245.pdf

代码开源：https://github.com/yumeng5/LOTClass

本文的组织结构为：

LOTClass总体流程

LOTClass将BERT作为其backbone模型，其总体实施流程分为以下三个步骤：

标签名称替换：利用并理解标签名称，通过MLM生成类别词汇；
类别预测：通过MLM获取类别指示词汇集合，并构建基于上下文的单词类别预测任务，训练LM模型；
自训练：基于上述LM模型，进一步对未标注语料进行自训练后，以更好泛化！

下面我们就详细介绍上述过程。

第一步：标签名称替换

在做文本分类的时候，我们可以根据标签名称联想到与之相关联的其他关键词，这些关键词代表系统类别。当然，这就需要我们从一个蕴含常识的模型去理解每个标签的语义。很明显，BERT等预训练模型就是一个首选！

论文采取的方法很直接：对于含标签名称的文本，通过MLM来预测其可以替换的其他词汇。

如上图，展示了AG新闻语料中，体育新闻在不同的上下文中，标签名称“sports”通过MLM预测出的可以替换「sports」的词汇。

具体地，每一个标签名称位置通过MLM预测TOP50最相似的替换词，然后对于每一个类别的标签名称(Label Name)根据词频大小、结合停用词共选取TOP-100，最终构建类型词汇表（Category Vocabulary）。

通过上述方式找出了AG新闻语料每一个类别-标签名称对应的类别词汇表，如上图所示。

第二步：类别预测

像人类如何进行分类一样，一种直接的方法是：利用上述得到的类型词汇表，然后统计语料中类别词汇出现的次数。但这种方式存在2个缺陷：

不同词汇在不同的上下文中代表不同意思，不是所有在语料中出现的类型词汇都指示该类型。在第一幅图中，我们就可以清晰发现：单词「sports」在第2个句子并不代表体育主题。
类型词汇表的覆盖范围有限：在特定上下文中，某些词汇与类别关键字具有相似的含义，但不包含在类别词汇表中。

为了解决上述缺陷，论文构建了一个新的MCP任务——基于遮蔽的类别预测任务(Masked Category Prediction,MCP)，如下图所示：

MCP任务共分为两步：

获取类别指示词：上述已经提到，类别词汇表中不同的词汇在不同上下文会指代不同类别。论文建立了一种查找词汇指示类别的方法（如上图左边所示）：对于当前词汇，首先通过BERT的MLM任务预测当前词汇可替代的TOP50相似词，然后TOP50相似词与每个类别词汇表进行比对，如果有超过20个词在当前类别词汇表中，则选取当前词汇作为该类别下的「类别指示词」。
进行遮蔽类别预测：通过上一步，遍历语料中的每一个词汇，我们就可得到类别指示词集合和词汇所对应的标签。对于类别指示词集合中每一个单词，我们将其替换为「MASK」然后对当前位置进行标签分类训练。

值得注意的是：MASK类别指示词进行类别预测至关重要，因为这会迫使模型根据单词上下文来推断类别，而不是简单地记住无上下文的类别关键字。通过MCP任务，BERT将更好编码类别判断信息。

第三步：自训练

论文将通过MCP任务训练好的BERT模型，又对未标注语料进行了自训练。这样做的原因为：

仍有大规模语料未被MCP任务利用，毕竟不是每一个语料样本含有类别指示词。
MCP任务进行类别预测不是在「CLS」位置，「CLS」位置更利于编码全局信息并进行分类任务。

论文采取的自训练方式很简单，如上图所示，每50个batch通过软标签方式更新一次标签类别。

LOTClass表现如何？

为了验证LOTClass的效果，论文在4个分类数据集上与监督、半监督和弱监督进行了对比。

对于弱监督方法，则将整个训练集作为无标注数据；对于半监督方法，每个类别选举10个样本作为标注数据；对于监督方法，则全部训练集就是标注数据。

如上图所示，没有自训练的LOTClass方法就超过了一众弱监督方法，而利用自训练方法后LOTClass甚至在AG-News上可以与半监督学习的SOTA——谷歌提出的UDA相媲美了，与有监督的char-CNN方法也相差不多啦！自训练self-trainng为何如此强大？我们将在接下来的推文中会进一步介绍。

也许你还会问：LOTClass相当于使用多少标注数据呢？

如上图，论文给出了答案，那就是：LOTClass效果相当于每个类别使用48个标注文档的有监督BERT模型。

总结与展望：利用标签名称，真香！

首先对本文总结一下：本文提出的LOTClass模型仅仅利用标签名称，无需任务标注数据！在四个分类数据上获得了近90%的准确率，与相关半监督、有监督方法相媲美！LOTClass模型总体实施流程分三个步骤：标签名称替换，MASK类别预测，自训练。

本文提出的LOTClass模型只是基于BERT，并没有采取更NB的LM模型，每个类别最多使用3个单词作为标签名称，没有依赖其他工具（如回译方式）。我们可以预测：随着LM模型的升级，数据增强技术的使用，指标性能会更好！

利用标签名称，我们是不是还可以畅想一些“真香现场”呢？例如：

应用于NER任务：发现实体类别下的更多指示词，如「PERSON」类别；嗯嗯，再好好想象怎么把那套MCP任务嵌入到NER任务中吧。
与半监督学习更好协作：1）没有标注数据时，可以通过LOTClass构建初始标注数据再进行半监督流程；2）将MCP任务设为半监督任务的辅助任务。

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