人在回路：如何通过每类仅手动标注少量文档有效生成连贯主题
计算与语言
2022-12-20 v1
摘要
在稀疏标签设置下进行精确建模的小样本方法已取得显著改进。然而，小样本建模在自然语言处理中的应用仍仅限于文档分类领域。随着近期性能的提升，有监督小样本方法与简单的主题提取方法相结合，对无监督主题建模方法构成了重大挑战。我们的研究表明，即使在每类仅使用少量标注文档的情况下，有监督小样本学习结合简单的主题提取方法，在生成连贯主题方面也能优于无监督主题建模技术。
引用
@article{arxiv.2212.09422,
title = {Human in the loop: How to effectively create coherent topics by manually labeling only a few documents per class},
author = {Anton Thielmann and Christoph Weisser and Benjamin Säfken},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.09422},
year = {2022}
}