FG-1-PG-1

Im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung konzentriert sich die FG-1-PG-1-Aufgabe auf die Fähigkeit eines Modells, einzelne Entitäten zu lernen. Diese Aufgabe verlangt, dass das Modell zunächst eine Entität erlernt und dann in jedem folgenden kontinuierlichen Lernschritt eine neue Entität lernt. Der Ansatz zielt darauf ab, die schnelle Anpassungsfähigkeit des Modells an neues Wissen und die inkrementelle Lerneffizienz zu verbessern, was insbesondere bei dynamischen Wissensaktualisierungen und personalisierten Empfehlungssystemen große Anwendungswerte hat.