طريقة مُحسَّنة قائمة على الفترات لتفكيك التسمية التسلسلية قليلة الأمثلة

التصنيف التسلسلي القائم على عدد قليل من الأمثلة (FSSL) هو نموذج قياسي للنماذج التصنيفية، مثل التعرف على الكيانات الاسمية وتعبئة الحقول، للتمييز في مجالات جديدة تفتقر إلى الموارد. في الآونة الأخيرة، اُعترف بإطار التعلم التلوي المبني على المقياس كنهج واعد لـ FSSL. ومع ذلك، فإن معظم الدراسات السابقة تُعيّن تسمية لكل رمز بناءً على التشابه على مستوى الرمز، مما يتجاهل الطبيعة المتكاملة للكيانات الاسمية أو الحقول. ولحل هذه المشكلة، نقترح في هذه الورقة طريقة ESD، وهي طريقة مُحسَّنة قائمة على التفكيك المبني على الفترات (Span-based Decomposition) لـ FSSL. تُصاغ مسألة FSSL في ESD كمشكلة مطابقة على مستوى الفترات بين الاستعلام التجريبي والعينات الداعمة. وبشكل خاص، تقوم ESD بتفكيك مشكلة مطابقة الفترات إلى سلسلة من الإجراءات على مستوى الفترات، تشمل بشكل رئيسي تمثيل الفترات المُحسَّن، وجمع النماذج الفئوية، وحل تعارضات الفترات. أظهرت التجارب الواسعة أن ESD تحقق نتائج جديدة على مستوى الحد الأقصى في معيارين شهيرين لـ FSSL، وهما FewNERD وSNIPS، كما أثبتت كفاءتها العالية في السيناريوهات المعقدة التي تتضمن تسميات متداخلة وضوضاء. يمكن الوصول إلى الكود الخاص بنا عبر الرابط: https://github.com/Wangpeiyi9979/ESD.