Nulla-lövéses besorolás – Szövegbesorolás betanítási adatok nélkül
A nulla-lövéses besorolás egy természetesnyelv-feldolgozási feladat, amely a szöveget leíró jellegű kategóriákba sorolja anélkül, hogy címkézett betanítási adatokra lenne szükség. Yin, Hay és Roth (2019) által következtetési problémaként formalizált módszer lehetővé teszi egy nagy, előre betanított nyelvi modell számára, hogy pusztán a nevük megadásával felismerjen új kategóriákat menet közben, így gyors adaptációt tesz lehetővé új címkekészletekhez.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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. link ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 1). Zero-Shot Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/text-mining/zero-shot-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.
- Néhány-példás szövegosztályozásSzövegbányászat↔ compare
- Szöveges hangulatelemzésSzövegbányászat↔ compare
- SzövegosztályozásSzövegbányászat↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →