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
Geng不同的是,EFL是将文本分类任务转换为文本蕴含 2 李睿凡等增强提示学习的少样本文本分类方法 任务形式。在训练过程中,对于每一个原始输入,自然语言推理的提示学习方法的形式化表达。 EFL根据正确的标签描述生成新的正例,并根据其对于给定的输入文本x,对应的真实标签为l, 余候选标签随机生成若干新的负例。通过...
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...
第四期的主人公是李静怡同学,她的毕业项目是针对零样本社交媒体文本分类的知识嵌入式提示学习。 Abstract:This series collects 7 interesting Final Year Projects from the School of AI and Advanced Computing (AIAC), and the seven proje...
使用P-turning提示学习,进行小样本文本分类。本文值得学习。 ·参考文献: [1]于碧辉,蔡兴业,魏靖烜.基于提示学习的小样本文本分类方法[J/OL].计算机应用:1-6[2023-04-10].http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1307.TP.20230224.1706.012.html ...
在这个项目中，我应用了之前学到的机器学习算法和特征提取技术来构建文本分类器。我首先对数据集进行了预处理，包括分词、去除停用词、文本清洗等步骤，以准备数据进行特征提取和模型训练。对于特征提取，我使用了词袋模型（Bag-of-Words）作为基本特征表示方法。该方法将每个文本样本表示为一个向量，其中每个维度代表一...
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 ...