apprentissage par few-shot

Few-shot-htc est une technique avancée dans le domaine du traitement automatique des langues naturelles, conçue pour réaliser une classification de texte efficace avec un nombre limité d'échantillons étiquetés. Cette méthode utilise l'apprentissage profond et le transfert d'apprentissage pour améliorer la capacité de généralisation du modèle sur de petits ensembles de données, ce qui lui permet de s'adapter rapidement à de nouvelles tâches et d'atteindre une haute précision. L'objectif principal est de réduire la dépendance aux grandes bases de données étiquetées, d'améliorer l'efficacité de l'apprentissage et d'accroître la flexibilité des applications. Few-shot-htc présente une valeur d'application importante dans des domaines spécialisés tels que la santé et le droit, en résolvant efficacement les problèmes de pénurie de données et en accélérant la mise en œuvre et l'optimisation des tâches de classification de texte.