8.2 跨领域与零/少样本学习
文档摘要
8.2 跨领域与零/少样本学习 8.2 跨领域与零/少样本学习 在文本分类和情感分析的实际应用中，我们常常面临数据稀缺、领域差异等挑战。训练数据可能只覆盖特定领域（如产品评论），而我们需要模型在另一领域（如电影评论）表现良好；或者，我们可能需要对从未见过的新类别进行分类，或者只有极少量样本的新类别。传统的监督学习方法需要大量标注数据，在这些场景下显得力不从心。因此，跨领域学习（Domain Adaptation）、零样本学习（Zero-Shot Learning, ZSL）和少样本学习（Few-Shot Learning, FSL）成为了重要的研究方向和实用技术。本章将深入探讨这三种技术及其在文本分类与情感分析中的应用。 8.2.
评论区
(0)
U