五月的echo
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META: Metadata-Empowered Weak Supervision for Text Classification，EMNLP2020

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本文考虑在弱监督文本分类情境下使用元数据（metadata），利用元数据作为一个额外的薄弱监督的来源。具体来说，本文将文本数据和元数据组织到一个文本丰富的网络中，并采用motif来捕获元数据的适当组合，并在迭代过程中对motif实例以及种子词进行排序，选择重要的motfi作为种子motif。

Introduction

除了文本信息之外，元数据信息(例如，作者、出版年份)在各个领域(例如，新闻文章、社交媒体帖子和科学论文)都可以广泛获得，它可以作为一个强大的、互补的弱监督来源。
META: Metadata-Empowered Weak Supervision for Text Classification，EMNLP2020_第2张图片
元数据通常是多类型的，每种类型和类型组合可能具有非常不同的语义，可能并不同等重要。而且，即使是单一元数据类型中的实体也可能是嘈杂的。图1(a)中的例子指出，在进行单纯的文本分类时&#

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