该研究论文调查和组织了一种新兴的自然语言处理范式，这种范式被称为 “基于提示的学习”，并在其中介绍了其基础知识和数学符号，以及其在预训练模型、提示和调整策略等方面的相关研究成果，该框架通过使用模板将输入 x 修改为具有一些未填充信息的文本字符串提示 x'，并将语言模型用于填充未填充信息以获得最终字符串 x，从而实现零样本学习和少样本学习。

Jul, 2021

本研究提出了知识提示范式和基于知识提示的 Pre-trained 语言模型 KP-PLM 框架，该框架通过多种连续提示规则将知识子图转化为自然语言提示，并在这些提示的基础上提出了两个新的知识感知无监督任务，实验证明了 KP-PLM 在多个自然语言理解任务中的优越性。

Oct, 2022

通过利用任务和提示的特征，AdaPrompt 使预训练语言模型不断预训练，提高了 NLP 方面几个基准测试中的表现，在零样本情况下相对误差降低了高达 26.35％。

Feb, 2022

研究了 prompt learning 对临床应用决策任务的可行性，并与传统的微调方法进行了直接比较。结果部分符合 prompt learning 文献，提示学习能够在可训练参数更少和需要更少的训练数据的情况下与传统微调相匹配或改进，可以作为一种可替代越来越大的预训练语言模型微调的较低计算资源成本，适用于临床环境。

May, 2022

本文提出了一种基于预训练语言模型的无参考学习方法 NPPrompt，能够有效扩展一个预训练模型到多个语言理解任务，且不需要标注数据或附加未标注语料库进行微调。实验结果表明，NPPrompt 在文本分类和 GLUE 基准测试等任务中具有比以前最好的全零样本方法更高的绝对增益。

Dec, 2022

本文介绍了使用预训练语言模型进行个性化新闻推荐的方法，通过离线实验结果表明，该方法在英语和全球市场上都取得了显著的点击和页面查看量的提高，关键词包括个性化新闻推荐、文本建模、预训练语言模型、新闻建模和离线实验结果。

Apr, 2021

本文提出了一种新的基于提示的学习方法 LabelPrompt，用于关系分类任务，通过定义附加令牌来表示关系标签，并构建提示模板方法，以及设计一个实体感知模块和注意查询策略来解决模型中的一些挑战，极大地提高了在缺乏标注数据情况下利用提示学习的适应能力，特别是在少样本场景中的表现超过了其他几种方法。

Feb, 2023

本文提出了一种灵活且统一的文本到文本范式（P5），将各种推荐任务统一到一个共享框架中，使用自然语言序列捕捉深层次的语义，通过自适应的个性化提示进行预测，并在多个推荐基准上证明了其有效性。

Mar, 2022

本文提出了一种基于实例的提示学习方法，用于不同实例的学习。该方法在双向和单向的 PLMs 上得到了相当大的提升，并在 SuperGLUE few-shot learning 基准测试上实现了最好的结果。

Jan, 2022

利用自动化方法生成的 AutoPrompt，我们展示了预训练语言模型在自然语言推理、情感分析和关系提取方面的潜在能力，以及自动生成的提示方法是现有探究方法的一个可行的无参数替代方法。

Oct, 2020