Few Shot Text Classification

Few-Shot Text Classification ist eine wichtige Aufgabe im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, die darauf abzielt, das semantische Label eines gegebenen Textes mit wenigen Unterstützungsexemplaren vorherzusagen. Diese Aufgabe verbessert die Anpassungsfähigkeit und Generalisierungskapazität von Modellen in neuen Domänen und bei knappen Ressourcen, indem sie die Notwendigkeit von annotierten Daten reduziert. Dadurch wird Few-Shot Text Classification hoch geschätzt und bietet ein breites Anwendungspotential.