FewRel 2.0數據集：以近知遠，以一知萬，少次學習新挑戰

大家都知道，傳統的機器學習模型需要較大的訓練數據才能達到好的效果。然而我們人類從小時候起，就有看少量例子學會新事物的能力。少次學習（Few-Shot Learning）正是致力於探索模型如何能快速適應新任務的一種方式。  有一類經典的少次學習設定叫做 N-Way K-Shot：給定 N 個模型從未見過的類型，每個類型給定 K 個訓練樣本，要求模型能夠將測試樣例進行 N 分類。形象地說，這種設定要求

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