引言

在自然语言处理（NLP）领域，文本分类作为基础任务之一，广泛应用于信息检索、舆情分析、内容推荐等多个场景。随着预训练语言模型（PLM）的发展，如BERT、RoBERTa等，文本分类的精度与效率得到了显著提升。然而，对于具有复杂层次结构的分类任务（如学科分类、产品目录分类等），简单的扁平化分类方法往往难以捕捉类别间的层级关系，导致分类效果受限。本文将以Web of Science（WOS）数据集为例，详细介绍如何利用PaddleNLP框架结合ERNIR3.0预训练模型，实现高效的文本层次分类。

WOS数据集简介

WOS数据集是一个广泛使用的学术文献分类数据集，涵盖了多个学科领域的文献摘要及其对应的学科分类标签。这些标签按照学科体系形成了一个多层次的树状结构，例如，“计算机科学”下可能分为“人工智能”、“软件工程”等子类别，而“人工智能”又可进一步细分为“机器学习”、“自然语言处理”等。这种层次结构为文本分类任务带来了额外的挑战，但也为探索层次分类方法提供了宝贵的数据资源。

PaddleNLP与ERNIR3.0简介

PaddleNLP是飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架下的自然语言处理工具库，提供了丰富的预训练模型、数据处理工具及高效的训练策略。ERNIR3.0则是百度研发的一款强大的预训练语言模型，它在BERT的基础上进行了多项改进，包括更大的模型规模、更丰富的预训练任务等，从而在多个NLP任务上取得了优异的表现。

实现步骤

1. 环境准备与数据加载

首先，确保已安装PaddlePaddle和PaddleNLP库。接着，从官方渠道下载WOS数据集，并进行必要的预处理，如文本清洗、标签编码等。PaddleNLP提供了便捷的数据加载接口，可以轻松地将数据集划分为训练集、验证集和测试集。

from paddlenlp.datasets import load_dataset
# 假设数据集已下载并解压到指定路径
train_ds, dev_ds, test_ds = load_dataset("wos", splits=["train", "dev", "test"])

2. 模型构建

利用PaddleNLP提供的ERNIR3.0模型作为基础，构建一个层次分类模型。这通常涉及修改模型的输出层，以适应层次分类的需求。一种常见的方法是使用递归神经网络（RNN）或图神经网络（GNN）来捕捉类别间的层级关系，但在这里，我们采用一种更简单且有效的方法：为每个层级单独设置一个分类头，并在训练时联合优化。

import paddle
from paddlenlp.transformers import ErnieTokenizer, ErnieForSequenceClassification
# 初始化tokenizer和模型
tokenizer = ErnieTokenizer.from_pretrained("ernie-3.0-medium-zh")
model = ErnieForSequenceClassification.from_pretrained("ernie-3.0-medium-zh", num_classes=[...])  # 根据实际层级数设置
# 假设已有函数get_hierarchy_labels获取层次标签
# 这里简化处理，实际需根据数据集调整
def get_hierarchy_labels(sample):
    # 返回一个列表，包含每个层级的标签索引
    pass
# 修改前向传播以支持层次分类
class HierarchicalErnie(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, ernie_model):
        super().__init__()
        self.ernie = ernie_model
        # 假设已知有3个层级
        self.classifiers = [paddle.nn.Linear(ernie_model.config.hidden_size, num_classes) for num_classes in [...]]  # 各层级类别数
    def forward(self, input_ids, token_type_ids=None, attention_mask=None):
        sequence_output = self.ernie(input_ids, token_type_ids, attention_mask)[0]
        # 取[CLS]标记的输出作为整句的表示
        pooled_output = sequence_output[:, 0, :]
        # 为每个层级进行分类
        logits = [classifier(pooled_output) for classifier in self.classifiers]
        return logits

3. 训练与优化

使用PaddleNLP提供的Trainer API或手动编写训练循环，结合适当的损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如AdamW），对模型进行训练。在层次分类中，可以考虑使用加权损失函数，以平衡不同层级间的分类难度。

from paddlenlp.transformers import LinearDecayWithWarmup
# 定义训练参数
epochs = 10
batch_size = 32
learning_rate = 5e-5
warmup_proportion = 0.1
# 创建模型、优化器和损失函数
model = HierarchicalErnie(ErnieForSequenceClassification.from_pretrained("ernie-3.0-medium-zh", num_classes=[...]))
optimizer = paddle.optimizer.AdamW(
    learning_rate=LinearDecayWithWarmup(learning_rate, epochs, warmup_proportion),
    parameters=model.parameters()
)
criterion = [paddle.nn.CrossEntropyLoss() for _ in range(3)]  # 假设3个层级
# 训练循环（简化版）
for epoch in range(epochs):
    model.train()
    for batch in train_loader:
        input_ids, token_type_ids, attention_mask, labels = batch
        # labels应为层次标签的列表
        logits = model(input_ids, token_type_ids, attention_mask)
        losses = [criterion[i](logit, label) for i, (logit, label) in enumerate(zip(logits, labels))]
        total_loss = sum(losses) / len(losses)  # 平均损失
        total_loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.clear_grad()

4. 评估与部署

在验证集和测试集上评估模型的性能，关注各层级的准确率、召回率及F1分数。评估指标的选择应依据具体应用场景的需求。评估通过后，可将模型部署至生产环境，通过PaddleNLP提供的推理接口或转换为静态图模型以提高推理效率。

结论与展望

本文以WOS数据集为例，详细介绍了如何利用PaddleNLP框架与ERNIR3.0预训练模型实现文本层次分类。通过合理的模型设计与训练策略，我们能够有效地捕捉类别间的层级关系，提升分类的精度与鲁棒性。未来工作可以进一步探索更复杂的层次分类方法，如结合图结构信息的模型，以及在不同领域数据集上的应用效果。同时，随着预训练语言模型的不断发展，如何更好地利用这些模型的优势，解决实际NLP问题，将是值得深入研究的方向。