רשומת ראיות למתודה
Zero-Shot Classification
Zero-shot classification is a natural-language-processing task that assigns text to categories described in plain language without requiring any labelled training data. Formalised as an entailment problem by Yin, Hay and Roth (2019), it lets a large pretrained language model recognise new categories on the fly simply by naming them, enabling rapid adaptation to fresh label sets.
רשומת מקור
ציטוטים הועתקו מילה במילה מרשומת המקור של המתודה. לא מוסקת כל אימות ברמת הטענה מהם.
Zero-Shot Text Classification
רשומת מתודה טקסונומית · process-pipeline / text-mining
- Yin, W., Hay, J. & Roth, D. (2019). Benchmarking Zero-shot Text Classification: Datasets, Evaluation and Entailment Approach. EMNLP, 3914-3923. · DOI 10.18653/v1/D19-1404
- Brown, T. et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS. · URL
טענות מאוצרות
טענות שנשמרו ביומן הראיות, לכל אחת הערכה משלה.
עדיין אין טענות מאוצרות
תצוגה זו אינה ממציאה הערכת טענה כאשר ליומן אין אחת.
מתודות קשורות
נוצר מגרף המתודות ומוצג כיחסים שהוצעו על ידי המכונה — לא מוסקת כל טענת ראיה.