少ショットHTC

Few-shot階層的テキスト分類（Few-shot HTC）は、自然言語処理の分野における先進的な技術で、限られたサンプル数でも効率的かつ正確な階層的テキスト分類を実現することを目指しています。この手法の主な目的は、少量のラベル付きデータを使用して、多段階のテキスト情報を識別し分類するモデルを構築し、データアノテーションのコストを削減するとともに、モデルの汎化性能と適応性を向上させることです。Few-shot HTCは情報検索、文書管理、知識グラフ構築などの場面で大きな応用価値を持ち、テキスト処理の知能レベルを効果的に向上させることが期待されています。