MixText是一种半监督的框架。MixText的核心思想是使用Tmix同时在有标签和无标签数据上。
给定有限的数据集Xl={xl1,...,xln}，以及对应着的标签Yl={yl1,...,yln}， 和大量的无标签的数据集Xu={xu1,...,xum}，其中yli∈{0,1}C，y是做了one-hot编码，C是y的类别数量，我们的目标利用有标签和无标签的数据训练一个分类器。
提出一个label guessing method，猜测标签的方法，在训练的时候对无标签数据进行生产标签，然后执行TMix训练，然后我们结合Tmix和额外的数据生成技术生成大量增强的数据，这是使算法效果好的一个关键步骤。 最后，
引入了熵最小化损失，使得模型在无标签的数据样本上获取较高的概率，在类别数C较大时也有助于提高性能。
class MixText(nn.Module):
def __init__(self, num_labels=2, mix_option=False):
super(MixText, self).__init__()
if mix_option:
self.bert = BertModel4Mix.from_pretrained('bert-base-uncased')
else:
self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
self.linear = nn.Sequential(nn.Linear(768, 128),
nn.Tanh(),
nn.Linear(128, num_labels))
标签猜测算法：
对于一个无标签数据x和k个数据增强的数据x，我们使用权重平均的方法，公式如下:
分母是l1范式，当T趋向于0的时候，生成的标签相当于one-hot编码
神经网络的前向传播：
def forward(self, x, x2=None, l=None, mix_layer=1000):
if x2 is not None:
all_hidden, pooler = self.bert(x, x2, l, mix_layer)
pooled_output = torch.mean(all_hidden, 1)
else:
all_hidden, pooler = self.bert(x)
pooled_output = torch.mean(all_hidden, 1)
predict = self.linear(pooled_output)
return predict
