作者：丁磊 (北京工业大学)
paper: Contextualized Weak Supervision for Text Classification
高成本的人工标签使得弱监督学习备受关注。seed-driven 是弱监督学习中的一种常见模型。该模型要求用户提供少量的seed words，根据seed words对未标记的训练数据生成伪标签，增加训练样本。
但是由于一词多义现象的存在，同一个seed word会出现在不同的类别中，从而增加生成正确伪标签的难度；同时，单词w在语料库中的所有位置都使用一个的词向量，也会降低分类模型的准确性。
而本篇论文主要贡献有：
- 开发一种无监督的方法，可以根据词向量和seed words，解决语料库中单词的一词多义问题。
- 设计一种排序机制，消除seed words中一些无效的单词；并将有效的单词扩充进seed words中。
模型整体结构为：
第一步：使用聚类算法解决语料库中单词的一词多义问题
对于每一个单词 w, 假设w出现在语料库的n个不同位置, 分别为
，使用K-Means算法将
分成K类，这里K可理解为单词w的K个不同解释。
用下列公式计算K的值：
其中
代表第i个聚类中心的向量。
的计算方法如下：
这里s表示一个seed word，且
表示s在语料库第i次出现，对应的词向量为
。
sim() 表示余弦函数，median( )表示取中位数。
则对于任意
，有
综上，一词多义问题解决算法如下：
使用上面算法，我们就可以将原始语料库转变为基于语境下的语料库：
第二步：对未标记的训练数据生成伪标签令
表示文档d的伪标签；
表示类别为
的seed word 集合；
表示单词w出现在文档d的词频
第三步：使用基于语境下的语料库进行文档分类
本篇论文使用Hierarchical Attention Networks (HAN) 进行文本分类。
第四步：设计排序函数，更新seed words我们设计出一个打分函数
，用于表示单词w仅高频的出现在类别为
的文档。分值越高，表示单词w对类别
越重要。我们可以选择分值最高的前几个单词作为新的seed word。也可以剔除一些不重要的seed word。
其中：
表示类别为
的文档的数量。
表示类别为
且含有单词w的文档的数量。
表示在类别为
的文档中，单词w的词频。
n为语料库D的文档总数目
表示语料库D中含有单词w的文档的数量。
结果
我们的完整模型称为 ConWea,
而 ConWea-NoCon是 ConWea确实缺少第一步的变体。
ConWea-NoExpan是 ConWea确实缺少第四步的变体。
ConWea-WSD是将 ConWea第一步的方法换成Lesk算法。
