python3创建矩阵 Python构建矩阵

多领域文本混合分类需要分层解耦和联合优化：首先共享BERT编码，然后通过领域分支（2层MLP焦点损失）进行粗粒度领域预测、细粒度分支分类、概率领域和多领域文本混合分类，其核心在于模型能够区分不同领域（例如医疗、金融、法律），并能够识别同一领域内的细粒度类别（例如医保报险、手术风险、药物不良反应）。结合领域感知双通道特征编码

输入文本，共享底层编码器（如BERT-base），提取公共语言；然后分别连接两个轻分支：一个用于粗粒度标签领域的领域关键词/统计特征（如TF-IDF前10词分布）预测，另一个将向量概率预测领域与BERT最后一层[CLS]拼接，作为精细分类的增强输入。这样，它不仅保留了跨领域的可迁移表示，而且此外，还明确地注入了上下文字段。分支字段可用于 MLP 的 2 层，输出长度等于字段数，并使用焦点损失来缓解样本场的不均匀性。训练时，两个分支在反向传播中合并，但损失域权重设置为 0.3，主要任务由动态采样和域自适应主导。

在混合数据中，一些边界模糊的样本（例如“区块链钞票融资”既属于金融领域又属于科技领域）容易被误判。这些疑难样本需要在批次内动态识别：计算域熵预测值，熵＞0.8 的样本将自动增加采样权重；同时，对于同一句子的域预测和细类预测，添加一致性约束——如果域的准确率较高（＞0.95），则细类 logits 将在该域中突出。添加自适应域：L_adapt = λ × KL( p_domain | p_fine_sub )，其中p_fine_sub是对每个epoch的投影分布λ从0.1到0.01线性预测，避免主任务的早期干扰、主任务的收敛以及训练阶段的分离。

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立即学习“Python免费学习笔记（深度）”；使用不同的优化器：分支头使用AdamW（学习率=2e-4），BERT使用Lion（学习率=1e-5），减少每个阶段切换时的底层布重，保存最佳验证集域F1值，作为下一阶段的基础。验证时，应优先考虑“字段×细类”的整体F1值，而不是整体准确率，防止单个字段在评估中领先。

基本上就是这样。结构并不复杂，但细节容易被忽略——关键不在于堆砌模型，而在于使字段中的信息“可管理、可控、可验证”。

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