针对这一问题,本文提出MetricPrompt,通过将少标注文本分类任务转化为文本相关度预估任务,将人工劳动从标签映射设计中解放出来。MetricPrompt使用提示学习模型作为相关度度量,良好地契合了预训练任务,并能够捕捉输入文本对之间的交互信息来获得更高的预测精度。...
关键词:提示学习,Prompt,BERT,GPT2 前言 提示学习(Prompt-Based Learning)不同于传统的监督学习,它直接利用在大量原始语料上训练的到的预训练模型,配合一个提示函数,即可完成小样本甚至零样本学习,是NLP领域的新范式,本文介绍基于人工设计提示模板(Pattern-Exploiting Training)在BERT/GPT2上做文本多分类学习的实践案例...
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 .pdf,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
增强提示学习的少样本文本分类方法 .pdf,北京大学学报(自然科学版) 第 60 卷第 1 期 2024 年 1 月 Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, Vol. 60, No. 1 (Jan. 2024) doi: 10.13209/j.0479-8023.2023.071 增强提示学习的少样本文本分类方法 李睿凡1,2,3,
使用提示和自监督学习用于零样本文本分类 arxiv.org/pdf/2305.1496 动机:尽管深度神经网络在文本分类任务中取得了显著进展,但训练高性能的神经分类器仍需要大量的人工标记文档,这既耗时又昂贵,尤其是对于新的应用领域。这激发了探索在文本分类任务中使用自我监督的预训练神经模型的趋势。然而,如何在较少的监督下适应PT...
通过深入学习NLP基础知识、机器学习算法和最新技术，参与项目和竞赛，与行业专家和同行交流，并不断完善和展示我的技能，我逐步提升了自己的提示词工程师能力，并为自己的职业发展打下了坚实的基础。第5天：参与小型NLP项目，构建文本分类器 今天，我参与了一个小型的自然语言处理（NLP）项目，任务是使用C#语言和Visual...
论文名称:《基于提示学习的小样本文本分类方法》 发布期刊:《计算机应用》 期刊信息:CSCD扩展版 在ChatGPT出世这么久之后,终于决定跨入Prompt Learning的大门。我们先来介绍提示学习。 提示学习(Prompt Learning) Prompt Learning是一种新兴的自然语言处理技术,它可以通过预先定义的...
摘要 文本分类是自然语言处理的基础任务之一。标注数据不足一直是限制藏文及其他少数民族语言自然语言处理技术发展的重要原因,传统的深度学习模型对标注数据的规模有较高的要求。为解决这个问题,该文在大规模预训练语言模型的基础上,利用提...展开更多 Text classification is one of the fundamental tasks in natural ...
计算机工程 . 2023, (6): 292 -299,313 . DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0064892 总访问量 31074572,当前在线 181 copyright@《计算机工程》编辑部 2023 © 华东计算技术研究所(中国电子科技集团公司第三十二研究所) 沪ICP备08102551号-2 地址:上海市嘉定区澄浏公路63号(201808) Tel:021-67092217(费用/...