首先,利用预训练模型 BERT在标注样本上学习到最优的提示模板;然后,在每条样本中补充提示模板和空缺,将文本分类任务转化为完形填空任务;最后,通过预测空缺位置的 填充词,结合填充词与标签之间的映射关系得到最终的标签。 原因: 文本分类任务通常依赖足量的标注数据,针对低资源场景下的分类模型在小样本上的过拟合问题。
基于提示学习的小样本文本分类方法研究 一、研究背景和意义 随着互联网的普及和大数据时代的到来,文本数据呈现出爆炸式 增长。在这些海量的文本数据中,存在着大量的有价值的信息,如何 从这些文本数据中快速准确地提取出所需的知识成为了一个重要的 课题。文本分类作为一种典型的信息检索任务,已经在很多领域得到 ...
P2. 基于神经网络的完全监督学习 (Fully Supervised Learning, Neural Network) P3. 预训练,精调范式 (Pre-train, Fine-tune) P4. 预训练,提示,预测范式(Pre-train, Prompt, Predict) Prompt,也就是提示,就按其字面理解,它就是伴随着输入一起,给予模型的一种上下文,它告诉、指导模型接下来你应当要...
基于提示学习的小样本文本分类方法研究 本文主要研究通过提示学习来实现更加精准的小样本文本分类预测,具体研究内容如下: (一)使用虚拟类表示的答案工程设计方法 "预训练+微调"一般是利用[CLS]特殊字符的... 居正雨 - 《齐鲁工业大学》 被引量: 0发表: 2024年 基于混合语义学习的短文本表示与分类关键技术研究 第...
传统的文本分类方法往往需要大量的标注数据进行训练,且对于小样本数据的处理效果较差。研究一种基于提示学习的小样本文本分类方法具有重要的理论和实际意义。 提示学习是一种无监督学习方法,它通过学习一个引导向量来自动发现输入数据的内在结构。提示学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成功。将提示学习应用于文本...