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कुछ-शॉट पाठ वर्गीकरण

कुछ-शॉट पाठ वर्गीकरण प्रत्येक वर्ग के लिए केवल कुछ लेबल वाले उदाहरणों का उपयोग करके दस्तावेजों को वर्गों में निर्दिष्ट करता है। गाओ एट अल. (2021) की प्रगति और टुनस्टॉल एट अल. (2022) के प्रॉम्प्ट-मुक्त सेटफिट दृष्टिकोण पर निर्माण करते हुए, यह विरल लेबल से सीखने के लिए प्रोटोटाइपिकल नेटवर्क, MAML, या एक बड़े पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के फाइन-ट्यूनिंग पर निर्भर करता है।

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स्रोत

  1. 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
  2. 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

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ScholarGate. (2026, June 1). Few-Shot Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/text-mining/few-shot-text-classification

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इनमें संदर्भित

ScholarGateFew-Shot Text Classification (Few-Shot Text Classification). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/text-mining/few-shot-text-classification · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026