小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用–提示学习

小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用--提示学习
NLP专栏简介:数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等

小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用--提示学习
专栏详细介绍:NLP专栏简介:数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等

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项目链接以及码源见文末

; 小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用(提示学习)

0.小样本学习简介

二分类/多分类任务在商品分类、网页分类、新闻分类、医疗文本分类等现实场景中有着广泛应用。现有的主流解决方案是在大规模预训练语言模型进行微调,因为下游任务和预训练任务训练目标不同,想要取得较好的分类效果往往需要大量标注数据,因此学界和业界开始研究如何在小样本学习(Few-shot Learning

Original: https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/126410882
Author: 汀、
Title: 小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用–提示学习

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