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-shot learning 小样本/零样本学习 学习笔记(持续更新)55 赞同 · 2 评论文章 本人在调研小样本文本分类的过...
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。 这种分布签名的一个广泛使用的例子是 tf-idf 加权,它根据单词在文档集合中...
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...
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...
[13] Geng R, Li B, Li Y, et al. Few-Shot Text Classification with Induction Network[J]. arXiv preprint arXiv:1902.10482, 2019. [14] https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/79902085 [15] https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/11/30/meta-learning.html#learner-and-meta...
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 ...
"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-...
【提示学习】Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference 论文信息 阅读摘要 目前流行的第四大范式Prompt的主流思路是PVP,即Pattern-Verbalizer-Pair,主打的就是Pattern(模板)与Verbalizer(标签映射器)。
阅读笔记 Incremental Few-shot Text Classification with Multi-round New Classes: Formulation, Dataset and System前言 在训练一个文本分类模型对时候,通常是在一个预先处理好的固定类别的数据集中, 但是在实际应用中,文本的类别是不断变化的,可能会出现一批新的类别和对应的样本, 这就要求模型能够通过只通过一些新...
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...