Классификация текстов в условиях малого числа примеров (Few-Shot Text Classification)

Классификация текстов в условиях малого числа примеров (few-shot text classification) — это задача присвоения документов к классам с использованием всего лишь нескольких размеченных примеров для каждого класса. Опираясь на достижения Gao et al. (2021) и подход SetFit без явных запросов (prompt-free) от Tunstall et al. (2022), этот метод использует прототипические сети, MAML или дообучение (fine-tuning) большой предварительно обученной модели для обучения на основе ограниченного количества меток.