近期,一些工作专注于大模型上的多任务prompt tuning,具体来说,他们使用不同任务的全部训练样本调PLM的参数,使模型学到更多prompt知识,并且通过零样本学习的方式直接在目标任务上给出预测。但是,我们发现,BERT-based的模型并没有表现出令人满意的效果,原因有两点:1)这些模型对于不同的prompt模板和verbalizers很敏感,导...
zero-shot learning/one-shot learning/few-shot learning 都是meta learning领域的一个分支,meta learning在计算机视觉领域的研究相对成熟,但是在NLP领域,尚处于发展阶段。 笑个不停:few-shot learning/one-s…
PET: Pattern Exploiting Training ,是一种半监督学习方法,应用于 few-shot learning ,流程为: 1、训练PVP模型(prompt,supervised):对每一种 prompt pattern,使用单独的 PLM 在 有标签数据集 上微调得到多个「PVP模型」。 2、在这个过程中,Task Description(textual explanation) 可以让模型...
目的 在文本分类中,经常碰到一些很少出现过的类别或这样不均衡的类别样本,而且当前的few-shot技术经常会将输入的query和support的样本集合进行sample-wise级别的对比。但是,如果跟同一个类别下的不同表达的样本去对比的时候产生的效果就不太好。 因此,文章的作者就提出了,通过学习sample所属于的类别的表示得到class-wis...
图1:有一个查询样本的C-way K-shot (C = 3, K = 2)问题的归纳网络架构 4.1 编码器模块 该模块是具有自注意力的双向递归神经网络,如[Lin 等人,2017b]所示。 给定输入文本 ,由一系列字嵌入(word embeddings)表示。 我们使用双向LSTM来处理文本: ...
BART MNLI zero-shot- ON RAFT 2021 SOTA! Avg 0.382 ADE 0.234 B77 0.332 NIS 0.615 OSE 0.360 Over 0.462 SOT 0.644 SRI 0.026 TAI 0.469 ToS 0.122 TEH 0.543 TC 0.400 Fixed Factorized Attention2021-09-查看项目 AdaBoost- ON RAFT 2021 SOTA!
通过设计提示(prompt)模板,实现使用更少量的数据在预训练模型(Pretrained Model)上得到更好的效果,多用于:Few-Shot,Zero-Shot 等任务。 1.背景介绍 prompt 是当前 NLP 中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲,今天如果有这样两句评论: 什么苹果啊,都没有苹果味,怪怪的味道,而且一点都不甜,超级难吃...
Prompt任务(Prompt Tasks) 通过设计提示(prompt)模板,实现使用更少量的数据在预训练模型(Pretrained Model)上得到更好的效果,多用于:Few-Shot,Zero-Shot 等任务。 1.背景介绍 prompt 是当前 NLP 中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲,今天如果有这样两句评论: ...
层级文本分类(Hierarchical Text Classification, HTC)是一种文本分类任务,它不同于传统的平面分类(flat classification),因为它考虑到了类别的层次结构。在HTC中,类别之间存在某种层次关系,比如“科技”下面可能有“计算机科学”,而“计算机科学”下面又可能有“人工智能”。这种结构允许文档被分配给多个类别,并且类别之间...
Few-shot Text Classification with Distributional Signatures ICLR2020 原文浅析 最近在研究少样本学习在NLP领域的应用,读了几篇论文,网上相关的资料不太全面,记录一下以防忘记。 一、introduction 引言 在计算机视觉中,元学习(meta-learning)已经成为一种在低资源状态下(样本量少)学习的有效方法。 具体来说,目标是...