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...
^《An embarrassingly simple approach to zero-shot learning》http://proceedings.mlr.press/v37/romera-paredes15.pdf ^《Zero-Shot Learning Through Cross-Modal Transfer》https://arxiv.org/abs/1301.3666 ^《Using Semantic Similarity for Multi-Label Zero-Shot Classification of Text Documents》https://www...
Zero-Shot(零样本学习):只给“任务描述”,一个待预测的输入,模型仅根据描述给出输出结果。 One-Shot(单样本学习):除了“任务描述“,还有一个”样例“,让模型根据样例理解学习任务,对于待预测的输入,模型根据任务理解给出输出结果。 Few-Shot(少样本学习):与 One-Shot类似,但会有多个样例,一般为5～100。 也就...
Zero-shot 评估 在使用 XTREME 评估模型的性能之前，首先要用支持跨语言学习的多语言文本进行模型预训练。然后根据任务特定的英语数据对模型进行微调，因为英语是最容易获得标签化数据的语言。之后，XTREME 会评估这些模型的 zero-shot 跨语言迁移性能，包括在其他没有任务特定数据的语言中。 下图展示了「预训练-微调-z...
对于有语内训练数据（ in-language training data）的任务，使用语内数据训练的多语言模型要优于zero-shot迁移模型。但是，只要有更多的英语样本，zero-shot迁移模型就会好于只训练了1000个复杂QA任务的语言内示例的多语言模型。对于结构化预测任务，1,000个语内实例能使模型达到与在完整的标签化数据集上训练的性能。
既然mBERT 是只能依靠单语数据进行学习的 zero-shot 模型,那么核心优化思路自然是为模型提供尽可能多的显式对齐线索。具体来说,需要引入跨语言数据(平行语料),并增加跨语言预训练任务。主要的实现方式如下: 1. TLM(Translation Language Modeling):Mask-LM 任务的扩展版本。将平行语料的原文和译文拼接后输入 BERT,作...
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...
1. 提出了一种用于 VL-PTM 的跨模态 prompt tuning 新范式。研究者表示，据他们所知，这是 VL-PTM 跨模态 prompt tuning+ zero-shot、few-shot 视觉定位的首次尝试；2. 进行了全面的实验，证明了所提方法的有效性。CPT 框架细节 视觉定位的关键是建立图像区域和文本表达之间的联系。因此，一个优秀的跨模态 ...
对于简单任务，通过调用 paddlenlp.Taskflow API ，仅用三行代码即可实现零样本（Zero-shot）通用文本分类，可支持情感分析、意图识别、语义匹配、蕴含推理等各种可转换为分类问题的 NLU 任务。仅使用一个模型即可同时支持多个任务，便捷高效！from pprint import pprint from paddlenlp import Taskflow # 情感分析 cls =...
UIE模型是百度今年开源出来的可以应用于zero-shot的新模型,其功能强大使用简便,虽不至于将NLP带入一个新的阶段,但也确实极大的降低了NLP基础任务的工程化使用门槛,是一个非常有效的工具。 近期花了一些时间来阅读UIE的源码和论文,也做了一些实践,看了许多文章,作为总结性的文档,本文从读UIE源码后的一点感受,围绕到...