NLP中的零样本学习(Zero-Shot Learning, ZSL)是一种先进的机器学习方法,其核心在于使模型能够在没有见过任何标注样本的情况下,对新的类别或任务进行有效的分类或推理。 这种方法特别适用于自然语言处理领域,因为在NLP中,新类别、新主题或新词汇不断涌现,传统需要大量标注样本的监督学习方法往往难以应对。 基本概念 零...
这篇文章,将介绍一部分此类技术,包括已发表的研究和我们在Hugging Face进行的实验,这些技术将SOTA NLP模型用于无大量标注的训练集的序列分类任务。 一、什么是零样本学习(zero-shot learning)? 传统上来说,零样本学习(ZSL)最常指的是一种特定类型的任务:在一组数据上训练一个分类器,然后让分类器预测另一组没见过...
NLP领域近年来发展迅速，重点研究利用互联网上大量未标注数据的高效机器学习方法。无监督模型，例如BERT，通过迁移学习超越了所有下游需要监督学习的任务的基准。当前研究目标在于开发新的模型架构和无监督学习策略，特别是对于标注数据充足的任务，SOTA模型仍处于快速发展阶段。模型发展的一个显著优势在于，对大量...
Few-Shot Learning for Multi-Label Intent Detection Few-Shot Class-Incremental Learning via Relation Knowledge Distillation A Bidirectional Multi-Paragraph Reading Model for Zero-Shot Entity Linking Leveraging Table Content for Zero-Shot Text-to-SQL with Meta-Learning SALNet: Semi-Supervised Few-Shot Te...
AAAI2021中事件抽取、关系抽取、NER、NLP相关的Few-Shot和Zero-Shot论文整理,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。