NLP中的少樣本困境問題探究

公衆號關注 「ML_NLP」 設爲 「星標」，重磅乾貨，第一時間送達！ 作者：JayLou婁傑（NLP算法工程師，信息抽取方向） 前言 在醫療、金融、法律等領域，高質量的標註數據十分稀缺、昂貴，我們通常面臨少樣本低資源問題。本文從「文本增強」和「半監督學習」這兩個角度出發，談一談如何解決少樣本困境。 正式介紹之前，我們首先需要思考什麼纔是一種好的解決少樣本困境的方案？本文嘗試給出了三個層次的評價策

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