前言

垂直領域內的自然語言處理任務往往面臨著標注數據缺乏的問題，而近年來快速發展的半監督學習技術為此類問題提供了有希望的解決方案。文本以 Google 在 2019 年提出的 UDA 框架為研究主體，詳細探索該技術在熵簡科技真實業務場景中的實踐效果。

本文主要有三方面的貢獻：

• 以金融文本分類為案例，探索了 UDA 在真實場景中的效果和不足；

• 探索了 UDA 在輕量級模型上的效果；

• 增加了原始 UDA 論文中未披露或未完成的研究，如領域外數據的影響，錯誤標記數據的影響。

01背景

當前的半監督技術似乎已經具備了與監督學習相比擬的優勢。那么在真實場景中，半監督技術是否依然可以如實驗室中的表現，可以在真實問題上發揮出獨特的優勢，降低我們對于標簽數據的需求。

本文基于熵簡NLP團隊在真實業務場景上的實踐經驗，從垂直領域對于半監督技術的需求出發，詳細介紹半監督學習中最新的代表技術之一UDA 算法的特性，以及在金融文本分類任務上的落地實踐。

 

02金融領域的問題為什么需要半監督技術

金融領域內的自然語言處理問題屬于典型的垂直領域問題，在面對特定任務場景時，常常面臨的一個重要挑戰就是少樣本。這主要體現在兩個方面：

• 可收集到數據總量少，數據收集的時間成本很高，尤其在從0到1的立項初期。曾經在某個項目上，我們用了三周時間才搜集到1000多條有效樣本。

• 數據的人工標注成本很高。由于自然語言處理任務大部分屬于認知層面的任務，因而數據標注的難度和不確定性顯著高于感知層面

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习核心技术精讲100篇（四十九）-半监督学习在金融文本分类上的探索和实践的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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