Active Few-Shot Learning for Text Classification

📄 arXiv: 2502.18782v1 📥 PDF

作者: Saeed Ahmadnia, Arash Yousefi Jordehi, Mahsa Hosseini Khasheh Heyran, Seyed Abolghasem Mirroshandel, Owen Rambow, Cornelia Caragea

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-26

备注: Accepted to NAACL 2025 Main Conference; 18 pages, 8 figures, 13 tables including Appendix

💡 一句话要点

提出基于主动学习的少样本文本分类方法，提升LLM在有限标注数据下的性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 少样本学习 主动学习 文本分类 大型语言模型 实例选择

📋 核心要点

  1. 少样本学习依赖少量支撑样本，选择不当会导致性能下降，且增加样本也难以持续提升。
  2. 提出基于主动学习的实例选择机制，从无标签数据中选择更有效的支撑样本。
  3. 实验表明，该方法在多个文本分类任务中提升了少样本学习的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的兴起推动了自然语言处理中少样本学习（FSL）方法的使用，即使在有限的训练数据下也能获得可接受的性能。FSL的目标是有效地利用少量标注样本进行学习。然而，当选择了不合适的支撑样本时，FSL的性能会受到影响。这个问题是由于过度依赖有限数量的支撑样本而产生的，即使添加更多的支撑样本，也难以实现持续的性能提升。为了解决这个挑战，我们提出了一种基于主动学习的实例选择机制，该机制可以从无标签池中识别有效的支撑实例，并且可以与不同的LLM一起工作。在五个任务上的实验表明，我们的方法经常可以提高FSL的性能。我们的实现已在GitHub上提供。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决少样本文本分类中，由于支撑样本选择不当导致的性能瓶颈问题。现有方法依赖随机或启发式选择，无法保证支撑样本的有效性，导致模型泛化能力受限，且增加支撑样本也无法稳定提升性能。

核心思路：论文的核心思路是利用主动学习，从无标签数据池中选择信息量最大、最具代表性的样本作为支撑集。通过主动学习策略，模型能够更有针对性地选择对提升性能最有帮助的样本，从而提高少样本学习的效率和效果。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 初始化：使用少量随机或预定义的支撑集进行少样本学习模型的初始化。2) 实例选择：利用主动学习策略，从无标签数据池中选择一批最有价值的样本。具体而言，可以采用不确定性采样、查询委员会等主动学习方法。3) 模型更新：将选择的样本加入支撑集，并使用更新后的支撑集重新训练少样本学习模型。4) 迭代：重复实例选择和模型更新过程，直到达到预定的迭代次数或性能收敛。

关键创新：该方法的核心创新在于将主动学习引入少样本文本分类的支撑集选择过程。与传统的随机选择或启发式选择相比，主动学习能够更智能地选择对模型性能提升最有帮助的样本，从而提高少样本学习的效率和效果。这种方法能够有效缓解因支撑样本质量不高导致的性能瓶颈。

关键设计：具体的主动学习策略可以采用多种方法，例如：1) 不确定性采样：选择模型预测置信度最低的样本。2) 查询委员会：使用多个模型对无标签样本进行预测，选择预测结果差异最大的样本。3) 预期模型变化：选择能够最大程度改变模型参数的样本。此外，还需要设计合适的查询函数，用于评估每个无标签样本的价值。支撑集的大小、迭代次数等超参数也需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在五个文本分类任务上进行了实验，结果表明，所提出的基于主动学习的少样本学习方法能够显著提高模型性能。与传统的随机选择支撑样本的方法相比，该方法在多个任务上取得了明显的性能提升，验证了主动学习在少样本学习中的有效性。具体的性能提升幅度取决于任务的难度和数据集的特点。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种文本分类任务，尤其是在标注数据稀缺的场景下，例如：情感分析、主题分类、意图识别等。通过主动选择高质量的支撑样本，可以显著降低对大量标注数据的依赖，从而降低标注成本，加速模型开发和部署。该方法在医疗、金融等领域具有重要的应用价值。

📄 摘要（原文）

The rise of Large Language Models (LLMs) has boosted the use of Few-Shot Learning (FSL) methods in natural language processing, achieving acceptable performance even when working with limited training data. The goal of FSL is to effectively utilize a small number of annotated samples in the learning process. However, the performance of FSL suffers when unsuitable support samples are chosen. This problem arises due to the heavy reliance on a limited number of support samples, which hampers consistent performance improvement even when more support samples are added. To address this challenge, we propose an active learning-based instance selection mechanism that identifies effective support instances from the unlabeled pool and can work with different LLMs. Our experiments on five tasks show that our method frequently improves the performance of FSL. We make our implementation available on GitHub.