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

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

本论文介绍了一种开放领域的主题分类系统，能够在实时接受用户自定义层次结构并通过零样本学习利用预训练语言模型来分类文本片段，并在多个领域数据集上进行了评估。

Jun, 2023

本文旨在探究利用两种新的有效的预训练策略（Implicit 和 Explicit pre-training）来改善 PLMs 在不同方面与领域的数据上泛化能力，特别是在零样本情况下进行文本分类的任务。作者通过引入 UTCD 数据集进行评估，证明了该方法在一系列零样本范式的挑战数据集上实现了更好的泛化能力。

May, 2023

该研究提出了一种基于语义流形的加权最大间隔框架解决零样本学习中面临的挑战，包括有限标记数据、大量标签分类和开放集分类。在 Animal with Attributes 和 ImageNet 数据集上，模型表现得到了显著提高，类词汇量最高可达 310K。

Jan, 2023

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

本研究提出了一种简单的方法来进一步提高零 - shot 分类准确性，即利用精心策划的微调数据集描述任务的标签，进而在多个文本域中获得强大的预测模型。

May, 2023

本研究在多个数据集上评估了多种 Large-scale Multi-label Text Classification 方法，发现基于概率标签树的层次分类方法优于 Label-Wise Attention Networks。另外，结合 Transformer 的方法在两个数据集上实现了优秀的性能，同时提出了一种新的最先进的方法，将 BERT 与 LWANs 相结合。此外，还引入了图形感知注释接近度度量，提出了利用标签层次结构来改进少量和零 - shot 学习的新模型。

Oct, 2020

本文介绍了一种基于最大边距框架的语义流形识别方法，并提出了半监督词汇知识学习的概念，从而实现监督学习、零样本学习和开放式识别的统一框架。该方法在 AwA 和 ImageNet 数据集上的结果显示出了改进。

Apr, 2016

本研究开发了 SemSup-XC 模型，利用混合匹配模块将输入实例与语义类别描述相匹配，通过对比学习，实现了在三个 XC 数据集上对零样本和少样本的最新成果，得分提升了 12 个精度点以上。

Jan, 2023