ScholarGate
Asistent
Process / pipeline

Нула-шут класификација — Класификација текста без података за обуку

Нула-шут класификација је задатак обраде природног језика који додељује текст категоријама описаним једноставним језиком, без потребе за означеним подацима за обуку. Формализован као проблем импликације (entailment) од стране Yin, Hay и Roth (2019), он омогућава великом претходно обученом језичком моделу да препозна нове категорије у реалном времену једноставним навођењем њихових имена, чиме се омогућава брза адаптација на нове скупове ознака.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte celu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.

Prijavite se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Izvori

  1. 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
  2. Brown, T. et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS. link

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 1). Zero-Shot Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.

Compare side by side

Citirana u

ScholarGateZero-Shot Classification (Zero-Shot Text Classification). Preuzeto 2026-06-15 sa https://scholargate.app/sr/text-mining/zero-shot-classification · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026