Process / pipeline
تصنيف النصوص قليل الأمثلة
يُعيّن تصنيف النصوص قليل الأمثلة المستندات إلى فئات باستخدام عدد قليل فقط من الأمثلة المُعنونة لكل فئة. بالبناء على التطورات التي أجراها Gao وآخرون (2021) ونهج SetFit الخالي من المطالبات لـ Tunstall وآخرون (2022)، فإنه يعتمد على الشبكات النموذجية (prototypical networks) أو MAML أو الضبط الدقيق لنموذج مُدرب مسبقًا كبير ليتعلم من تسميات نادرة.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Gao, T., Fisch, A. & Chen, D. (2021). Making Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners. ACL. DOI: 10.18653/v1/2021.acl-long.295 ↗
- Tunstall, L., Reimers, N., Jo, U.E.S., Bates, L., Korat, D., Wasserblat, M. & Pereg, O. (2022). Efficient Few-Shot Learning Without Prompts. arXiv. DOI: 10.48550/arXiv.2209.11055 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Few-Shot Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/text-mining/few-shot-text-classification
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- تضمينات BERTتنقيب النصوص↔ compare
- التكييف المجاليتنقيب النصوص↔ compare
- تحليل المشاعرتنقيب النصوص↔ compare
- تصنيف النصوصتنقيب النصوص↔ compare