本文研究了音乐领域中的零样本学习，并组织了两个不同的副信息设置，探讨人类标记的属性信息和一般词语语义信息的适用性，在音乐分类和多标签零样本学习方面提出了数据分割方案和评估设置，并报告了实验结果。

Jul, 2019

利用多个文本来源和语义部分注释来提供更强的监督辅助信息，达到零样本识别和检索的目标。

Mar, 2016

本文通过使用从声音类别的文本标签和句子描述中提取的语义嵌入来进行零样本学习音频分类，并采用双线性兼容性框架在音频实例和声音类别之间学习声学 - 语义投影，即声学嵌入和语义嵌入。最终采用线性兼容性函数进行音频分类，其中度量声学嵌入和语义嵌入的兼容性。通过实验结果表明：“label/sentence embeddings” 与不同语言模型生成的嵌入的混合连接的分类结果进一步改善了分类性能。

Nov, 2020

本文重点研究了零样本多标签文档分类在人力资源领域的实际税分类扩展情景下的应用，实验表明，相对于传统的多标签分类器，零样本分类器可以实现 12% 的平均精度（macro-AP）的增长。另外，本文还提出了采用推荐系统领域中的筛选 / 重排序分解技术可以显著降低性能非常高的零样本分类器的计算负荷。

Aug, 2022

提出了使用零样本学习的方法在大语料库上训练模型来学习语句和其标签之间的关系，以实现模型对未知语句和标签的预测，并报告在三个不同数据集上的实验结果，该方法是自然语言处理中通向智能化的一步。

Dec, 2017

该研究提出了一种模型，即使没有针对该对象的训练数据，也能在图像中识别对象，并从无监督的大型文本语料库中获取对未知类别的必要知识，在语言中的分布式信息可以被视为理解物体外观的语义基础。

Jan, 2013

本文提出了一种基于深度可视特征嵌入空间的半监督零样本学习方法，通过在签名上进行线性变换以将它们映射到视觉特征上，使得已知类别的签名映射结果靠近相应类别的已标记样本，同时未标记的数据与其中一个未知类别的映射签名也很接近，该方法在四个公共基准测试中的表现证明了其有效性，其中三个的预测准确度均优于最先进方法。

May, 2016

本文提出了一个两阶段的框架，结合了数据扩充和特征扩充来解决零样本文本分类问题，同时将四种语义知识结构（词嵌入，类别描述，类层次结构和通用知识图谱）纳入到该框架中，实验结果表明，该框架的单独和联合两个阶段相比基线和最近的方法均获得了最佳的整体准确率。

Mar, 2019

本文提出了一种多标签零样本学习的框架，旨在解决测试时如何利用多标签相关性的挑战，并通过实验表明，所提出的深度回归模型和基于语义词向量的零样本学习算法，以及转导式学习策略，优于各种基线算法。

Mar, 2015

本文讨论了两种与传统方法相关的工作：利用传导学习 ZSL 和将 ZSL 推广到多标签情况下。

Mar, 2015