Advancing Text Classification with Large Language Models and Neural Attention Mechanisms

📄 arXiv: 2512.09444v1 📥 PDF

作者: Ning Lyu, Yuxi Wang, Feng Chen, Qingyuan Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-12-10

💡 一句话要点

提出基于大语言模型和神经注意力机制的文本分类算法，提升长程依赖建模和类别不平衡处理能力。

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

关键词: 文本分类 大语言模型 注意力机制 深度学习 预训练模型

📋 核心要点

  1. 传统文本分类方法难以有效捕获长程依赖关系，对上下文语义理解不足，且在类别不平衡问题上表现不佳。
  2. 利用大规模预训练语言模型进行文本编码，结合注意力机制增强关键特征表示，并采用全局加权策略进行特征聚合。
  3. 实验结果表明，该方法在精确率、召回率、F1-Score和AUC等指标上均优于现有模型，尤其在召回率和AUC上有显著提升。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种基于大语言模型的文本分类算法，旨在解决传统方法在捕获长程依赖、理解上下文语义和处理类别不平衡方面的局限性。该框架包括文本编码、上下文表示建模、基于注意力的增强、特征聚合和分类预测。在表示阶段，通过大规模预训练语言模型获得深度语义嵌入，并应用注意力机制来增强关键特征的选择性表示。在聚合阶段，结合全局和加权策略来生成鲁棒的文本级向量。在分类阶段，使用全连接层和Softmax输出预测类别分布，并采用交叉熵损失来优化模型参数。对比实验引入了包括循环神经网络、图神经网络和Transformer在内的多个基线模型，并在精确率、召回率、F1-Score和AUC上进行评估。结果表明，所提出的方法在所有指标上均优于现有模型，尤其是在召回率和AUC方面有显著提升。此外，还对超参数和数据条件进行了敏感性实验，涵盖了隐藏维度对AUC的影响以及类别不平衡比率对召回率的影响。研究结果表明，适当的模型配置对性能有显著影响，并揭示了该模型在不同条件下的适应性和稳定性。总的来说，所提出的文本分类方法不仅实现了有效的性能提升，而且通过系统分析验证了其在复杂数据环境中的鲁棒性和适用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统文本分类方法在处理长文本时，无法有效捕获长距离依赖关系，对上下文语义理解不足，以及在类别不平衡数据集上表现不佳的问题。现有方法通常依赖于浅层模型或简单的循环神经网络，难以充分利用文本中的深层语义信息。

核心思路：论文的核心思路是利用大规模预训练语言模型（LLM）提取文本的深层语义表示，并结合神经注意力机制选择性地关注关键特征。通过全局加权策略进行特征聚合，从而生成更鲁棒的文本级向量表示，最终提升文本分类的性能。这种设计旨在克服传统方法的局限性，充分利用预训练模型的强大表示能力。

技术框架：该文本分类框架主要包含以下几个阶段：1) 文本编码：使用预训练语言模型（如BERT、RoBERTa等）将文本转换为深度语义嵌入。2) 上下文表示建模：利用Transformer或类似结构进一步建模上下文信息。3) 注意力增强：应用注意力机制，对关键特征进行选择性增强。4) 特征聚合：结合全局和加权策略，将局部特征聚合为文本级别的向量表示。5) 分类预测：使用全连接层和Softmax函数预测类别分布。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将大规模预训练语言模型与神经注意力机制相结合，用于文本分类任务。与传统的基于词袋模型或循环神经网络的方法相比，该方法能够更好地捕获文本的深层语义信息和长距离依赖关系。此外，全局加权策略的特征聚合方式也有助于提升模型的鲁棒性。

关键设计：在文本编码阶段，选择合适的预训练语言模型至关重要。注意力机制的选择（如Self-Attention、Scaled Dot-Product Attention等）也会影响模型的性能。损失函数采用交叉熵损失，用于优化模型参数。超参数的设置，如隐藏层维度、学习率等，需要通过实验进行调整。类别不平衡问题可以通过调整损失函数的权重或采用重采样等方法来缓解。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在精确率、召回率、F1-Score和AUC等指标上均优于包括循环神经网络、图神经网络和Transformer在内的多个基线模型。尤其在召回率和AUC方面有显著提升，表明该方法在处理类别不平衡问题和捕捉关键信息方面具有优势。敏感性实验验证了模型在不同超参数和数据条件下的稳定性和适应性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种文本分类场景，如情感分析、新闻分类、垃圾邮件识别、舆情监控等。通过提升文本分类的准确性和鲁棒性，可以为相关应用提供更可靠的支持，具有重要的实际应用价值和商业前景。未来，该方法还可以扩展到其他自然语言处理任务中，如文本摘要、机器翻译等。

📄 摘要（原文）

This study proposes a text classification algorithm based on large language models, aiming to address the limitations of traditional methods in capturing long-range dependencies, understanding contextual semantics, and handling class imbalance. The framework includes text encoding, contextual representation modeling, attention-based enhancement, feature aggregation, and classification prediction. In the representation stage, deep semantic embeddings are obtained through large-scale pretrained language models, and attention mechanisms are applied to enhance the selective representation of key features. In the aggregation stage, global and weighted strategies are combined to generate robust text-level vectors. In the classification stage, a fully connected layer and Softmax output are used to predict class distributions, and cross-entropy loss is employed to optimize model parameters. Comparative experiments introduce multiple baseline models, including recurrent neural networks, graph neural networks, and Transformers, and evaluate them on Precision, Recall, F1-Score, and AUC. Results show that the proposed method outperforms existing models on all metrics, with especially strong improvements in Recall and AUC. In addition, sensitivity experiments are conducted on hyperparameters and data conditions, covering the impact of hidden dimensions on AUC and the impact of class imbalance ratios on Recall. The findings demonstrate that proper model configuration has a significant effect on performance and reveal the adaptability and stability of the model under different conditions. Overall, the proposed text classification method not only achieves effective performance improvement but also verifies its robustness and applicability in complex data environments through systematic analysis.