NLP中一种非常重要的数据稀疏设置是使用低资源语言。幸运的是,这是一个非常活跃的研究领域,并且已经有很多相关的文章。对于那些对此领域感兴趣的人,我强烈建议您查看Graham Neubig最近发布的Low Resource NLP Bootcamp。这是一个很棒的资源,以GitHub库的形式提供,其中包含8种针对数据稀缺语言的NLP的讲座(以及练习)。另...
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...
【现代NLP的零样本学习】《Zero-Shot Learning in Modern NLP》by Joe Davison http://t.cn/A62ayPsi
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...
大家好,今天我们要聊的是人工智能领域中的一个神奇概念——零样本学习(Zero-Shot Learning),这个听起来有点科幻的技术其实已经悄然改变了我们对机器智能的认知。想象一下,如果AI无需预先接触过某个类别样本就能准确识别它,是不是很不可思议?接下来,我们就以通俗易懂的方式,揭开零样本学习的神秘面纱。
具体而言，图像重建过程基于先前旧领域的知识，旨在将与领域相关的知识转换为域不变的表示，例如3D场景级...
让机器具有推理能力，实现真正的智能。其中零次（Zero-shot）是指对于要分类的类别对象，一次也不学习。
Zero-shot学习是指在一个任务中没有使用过的类别或关系可以通过模型的知识进行预测。在自然语言处理中,Zero-shot学习通常涉及将预训练的模型应用于新的任务,而无需在新任务上进行额外的训练。 3. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解 在本节中,我们将详细讲解预训练模型、transfer learning、fine-tuni...
Zero-shot learning is a problem setup in machine learning in which, at the time of testing, a learner observes samples from classes that were not observed during training and needs to predict the class to which they belong. Recently, especially in NLP, it is being used increasingly often to...
有人说zeroshot才对,不是zeroshut,修改过来了的。 之前吹大了,这牛吹的贼鸡儿那个,但是没有相应的codes,确实挺那个的,所以啊,talk is cheap, show me the code,才是正确的。说着说着感觉自己像是产品经理了,但实际上动动嘴皮子还是挺simple的,但是怎么实现就挺难了,不过这个要是这么容易实现,生而为人我很...