▎方案二:提示学习 提示学习(Prompt Learning)适用于标注成本高、标注样本较少的文本分类场景。在小样本场景中,相比于预训练模型微调学习,提示学习能取得更好的效果。提示学习的主要思想是将文本分类任务转换为构造提示(Prompt)中掩码的分类预测任务,使用待预测字的预训练向量来初始化分类器参数,充分利用预训练语言模型...
在小样本场景中,相比于预训练模型微调学习,提示学习能取得更好的效果。提示学习的主要思想是将文本分类任务转换为构造提示(Prompt)中掩码的分类预测任务,使用待预测字的预训练向量来初始化分类器参数,充分利用预训练语言模型学习到的特征和标签文本,从而降低样本量需求。PaddleNLP集成了R-Drop 和RGL等前沿策略,帮助提升...
提示学习方法通过将下游任务与其预训练目标对齐来更好地利用预训练模型的通用知识。提示学习模型以提示文本为输入,通过标签映射将模型的输出词映射到相应的标签,得到文本分类结果。在这一过程中,标签映射的设计很大程度上决定着提示学习模型的性能。然而,设...
关键词:提示学习,Prompt,BERT,GPT2 前言 提示学习(Prompt-Based Learning)不同于传统的监督学习,它直接利用在大量原始语料上训练的到的预训练模型,配合一个提示函数,即可完成小样本甚至零样本学习,是NLP领域的新范式,本文介绍基于人工设计提示模板(Pattern-Exploiting Training)在BERT/GPT2上做文本多分类学习的实践案例...
4.2 小样本——提示学习(Prompt Tuning) 近来,提示学习的火热,主要还是在小样本场景的优秀表现。 提示学习的主要思想是将文本分类任务转换为构造提示(Prompt)中掩码 [MASK] 的分类预测任务,也即在掩码 [MASK]模型输出特征后接入线性层分类器预测掩码位置可能的字或词。提示学习使用待预测字的预训练向量来初始化分类...
1模板学习层 自动构建提示模板方法采用基于 P-tuning的思想,利用连续空间内的向量表示作为提示模板,将模板的构建转化为连续参数优化问题。即在标注样本集上学习到使得整个句子表示置信度最高的一组向量,作为模板提示。 图中所示的[u1]～[u4],代表 BERT词表中的[unused1]～[unused4]。该部分标记在 BERT预训练阶段...
基于提示学习的小样本文本分类方法研究 .pdf,基于提示学习的小样本文本分类方法研究 一、 研究背景和意义 随着互联网的普及和大数据时代的到来,文本数据呈现出爆炸式 增长。在这些海量的文本数据中,存在着大量的有价值的信息,如何 从这些文本数据中快速准确地提取出所需
利用Prompt Learning(提示学习)进行文本分类任务是一种新兴的利用预训练语言模型的方式。在提示学习中,我们需要一个标签词映射(verbalizer),将[MASK]位置上对于词表中词汇的预测转化成分类标签。例如{POLITICS: "politics", SPORTS: "sports"} 这个映射下,预训练模型在[MASK]位置对于politics/sports这个标签词的预测...
提示学习的主要思想是将文本分类任务转换为构造提示(Prompt)中掩码 [MASK] 的分类预测任务,也即在掩码 [MASK]模型输出特征后接入线性层分类器预测掩码位置可能的字或词。提示学习使用待预测字的预训练向量来初始化分类器参数(如果待预测的是词,则为词中所有字的预训练向量平均值),充分利用预训练语言模型学习到的特...
4.2 小样本——提示学习(Prompt Tuning) 4.3 创新方法——检索 5. 文本分类实战 6. 实践经验总结 6.1 数据为王时代 6.2 实践经验记录 7.参考 如今NLP可以说是预训练模型的时代,希望借此抛砖引玉,能多多交流探讨当前预训练模型在文本分类上的应用。 1. 任务介绍与实际应用 文本分类任务是自然语言处理(NLP)中最...