少样本层次文本分类

Few-shot-htc是自然语言处理领域的一种高级技术，旨在通过少量标注样本实现高效文本分类。该方法利用深度学习和迁移学习，提升模型在小数据集上的泛化能力，从而在新任务中快速适应并达到较高准确率。其核心目标是减少对大规模标注数据的依赖，提高模型的学习效率和应用灵活性。Few-shot-htc在医疗、法律等专业领域具有重要应用价值，能够有效解决数据稀缺问题，加速文本分类任务的实施与优化。