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1. 无监督学习
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1. 无监督学习
定义数据中没有人为标注的 “正确答案”如类别标签、目标值模型需自己发现数据中的模式。任务目标学习数据的分布规律、结构或生成逻辑。例子 文本续写给定前文 “在一个宁静的小镇午后的阳光透过斑驳的树叶洒在________”模型需预测后文。这里没有 “标准答案”只要生成的内容符合语言逻辑如 “青石板路上”“古老的教堂尖顶上”即可。聚类将新闻文章按主题分组但每组没有预定义的名称如 “政治”“体育”模型需自己发现相似性。
2. 有监督学习
定义数据中包含明确的标注信息如分类标签、回归目标值模型需拟合输入与标注之间的映射关系。任务目标最小化预测结果与标注之间的误差。例子 情感分类给定评论 “这部电影太好看了”需预测标签 “积极”标注已存在。问答系统给定问题 “秦始皇统一六国的时间是”需回答 “公元前 221 年”答案是标注好的。
二、为什么文本续写是无监督
1. 没有 “标准答案”
在 “洒在________” 的例子中 模型的预测可以是 “青石板路上”“小溪里”“行人的肩膀上” 等只要语义通顺即可没有唯一正确答案。模型通过大量文本如互联网上的故事片段学习语言的统计规律例如 “洒在” 后面接 “物体表面” 或 “液体” 的概率更高而不是接 “抽象概念”如 “洒在幸福中” 虽然诗意但少见。
2. 学习方式自监督Self-supervised
文本续写属于自监督学习的一种它利用文本自身的结构前文→后文作为 “监督信号”。模型的目标是最大化预测下一个词的概率如给定前文预测 “洒在” 后面出现 “青石板路上” 的概率而非拟合外部标注。
三、对比有监督的文本生成
如果同样的文本续写任务变成有监督则需要 人为标注 “正确答案”例如强制规定 “洒在________” 后面必须填 “青石板路上”。模型训练目标最小化预测结果与标注的偏差如用交叉熵损失函数。 但现实中这种标注既不现实工作量极大也不必要语言生成本身就允许多样性因此文本续写通常采用无监督方式。
四、为什么无监督学习需要大量数据
语言规律复杂人类语言的语法、语义、逻辑关系极其多样模型需要从海量文本中统计出这些规律。泛化能力只有见过足够多的例子如 “洒在” 在不同语境下的用法模型才能在面对未见文本时生成合理内容。对比有监督有监督学习依赖标注数据的质量和多样性而无监督学习依赖原始数据的规模。
五、总结
维度无监督学习文本续写有监督学习情感分类数据特点无标注文本标注好的文本如 “积极”/“消极”学习目标发现语言规律生成连贯文本拟合输入与标注的映射关系评估标准生成文本的合理性、连贯性预测准确率如分类正确率典型场景预训练如 GPT、BERT微调如情感分析、命名实体识别 简单说无监督学习是 “自己总结规律”有监督学习是 “照着答案学习”。文本续写虽然有大量样本但没有标注的 “正确答案”因此属于无监督学习。
