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增量小样本检测模型Sylph: 从小样本中学习新类别
本文介绍了一种名为Sylph的增量小样本检测模型,该模型能够灵活适应新类别的引入,并且不会忘记以前见过的类别。作者通过对Sylph的设计进行广泛评估,证明了其在小样本学习任务中的有效性。- 190
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零样本和小样本文本分类的神经网络模型及标签调优方法
本文介绍了在训练数据很少或没有训练数据的情况下构建文本分类器的问题,并提出了基于神经文本蕴涵模型的方法及标签调优的解决方案。适合对零样本和小样本文本分类感兴趣的读者阅读。- 527
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