Classificação Zero-Shot — Classificação de Texto Sem Dados de Treinamento

A classificação zero-shot é uma tarefa de processamento de linguagem natural que atribui texto a categorias descritas em linguagem comum, sem a necessidade de dados de treinamento rotulados. Formalizada como um problema de "entailment" por Yin, Hay e Roth (2019), ela permite que um grande modelo de linguagem pré-treinado reconheça novas categorias dinamicamente, simplesmente nomeando-as, possibilitando uma rápida adaptação a novos conjuntos de rótulos.