还是说,只要数据充足,它的效果就会远不及传统的finetune 参考文献 1 MetricPrompt: Prompting Model as a Relevance Metric for Few-shot Text Classification arxiv.org/pdf/2306.0889发布于 2024-01-20 18:25・IP 属地广东 文本聚类 语料库 文本挖掘 文本分类...
本文可以有效地跨类进行迁移表示,从而能够在低资源状态下实现文本学习。主要的方法不是直接考虑单词,而是利用它们的分布特征(distributional signatures),即底层单词分布的特征,在分类任务中表现出一致的行为。 在元学习框架内,这些签名(signatures)使我们能够跨任务转移注意力,从而可以用来对单词的词汇表示进行加权。 这种...
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-wise的向...
In this paper, we investigate few-shot text classification under a metric-based meta-learning framework. While the representations of the query and support instances are the key to the classification, existing study handles them independently in the text encoding stage. To better describe the ...
最后的损失函数也是采用了均方误差。 参考文献: Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition Prototypical Networks for Few-shot Learning Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning Few-Shot Text Classification with Induction Network...
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...
关于小样本学习的开创性工作可以追溯到2000年初[Fe-Fei等人,2003年; Fei-Fei等,2006]。 作者将生成模型与复杂的迭代推理策略相结合。 最近,许多方法都使用了元学习[Finn 等,2017; Yang 等,2018]策略,他们从一组辅助任务中提取一些可转移的知识,然后帮助他们很好地学习目标小样本问题而不会过拟合。 通常...
"Hybrid Attention-Based Prototypical Networks for Noisy Few-Shot Relation Classification." (2019). [10] Yu, Mo, et al. "Diverse few-shot text classification with multiple metrics." arXiv preprint arXiv:1805.07513 (2018). [11] Han, Xu, et al. "FewRel: A Large-Scale Supervised Few-...
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 ...
Few-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. While the ...