以更少数据与更短时间理解客户评论：预训练语言表示与主动学习
计算与语言
2019-11-05 v1 机器学习
机器学习
摘要
在本文中，我们通过监督式机器学习方法解决客户评论理解问题，以实现完全自动化的评论方面分类与情感分析。一般而言，此类监督学习算法需要特定领域的专家知识来生成高质量标注训练数据，且标注成本可能非常高。为在仅有限数据量且合理标注数据收集时间内实现生产可用的客户评论机器学习分析工具，我们提出使用预训练语言表示来提升模型性能，并采用主动学习框架加速迭代训练过程。结果表明，通过整合上述两部分，完全自动化的评论分析可以更快的速度实现。
引用
@article{arxiv.1911.01198,
title = {Understand customer reviews with less data and in short time: pretrained language representation and active learning},
author = {Yanwei Cui and Xavier Illy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.01198},
year = {2019}
}