在文献中,一集的训练数据通常称为支持集(support set),而相应的测试数据称为查询集(query set)。 给定support set,我们将在query set集上进行预测的任务称为 N-way K-shot 分类。(此部分的名词含义可以参考下面链接的分享,会有助于理解)。 Meta-testing元测试 meta-training之后,本文用相同的基于情节的机制(ep...
本期发布术语热词:小样本文本分类(Few-shot text classification) 开篇导语: 本期发布术语热词:小样本文本分类(Few-shot text classification)。小样…阅读全文 赞同6 添加评论 分享收藏 deep metric learning综述 Metric Learning 度量学习(metric learning)的目的是度量样本之间的相似性,同时使用...
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...
首先在给定的测试时的support set,support set是一个C个类别(原则上这C个类别和train set中的M个类别是不相交的,这样才符合one-shot learning的本质),且每个类别下只有一个样本的数据集,现在给定一个query,将query和support set中的样本输入到孪生网络中,得到query和每个样本之间的概率分数,在这里因为是one-shot,...
cross-class knowledgeFew-shot text classification targets at the situation where a model is developed to classify newly incoming query instances after acquiring knowledge from a few support instances.In this paper,we investigate few-shot text classification under a metric-based meta-learning framework....
论文解读:Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference 随着GPT-3模型的提出,现在的预训练模型形成了一个全新的无监督范式——引入task description (demostration)。本文,我们引入Pattern Exploiting Training (PET)方法,将输入样本转换为一种完形填空(cloze-style...
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: ...
零射域外检测 任务数量 1 模型收录中 可用模型 选择基准,对比模型表现 模型名模型规模最佳表现情况技术方法发布时间适配资源 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 ...
Few-shot Learning 是 Meta Learning 在监督学习领域的应用。Meta Learning,又称为 learning to learn,在 meta training 阶段将数据集分解为不同的 meta task,去学习类别变化的情况下模型的泛化能力,在 meta testing 阶段,面对全新的类别,不需要变动已有的模型,就可以完成分类。 形式化来说,few-shot 的训练集中...
这篇笔记总结了这篇论文的主要思路,Few-Shot Text Classification with Distributional Signatures - ICLR 2020。 论文链接:https://arxiv.org/abs/1908.06039 论文代码链接:https://github.com/YujiaBao/Distributional-Signatures 笔记链接(完结): -第1篇:要解决的问题,以及训练过程是什么样子的 ...