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Gen-Z: 基于上下文化标签描述的生成式零样本文本分类
Gen-Z 是一种用于零食文本分类的生成提示框架，通过在标签的自然语言描述上依赖语言模型的可能性来改善任务性能，并在多个标准分类基准上展现了优越性能。
PDF8 months ago
无监督标签描述排名和聚合用于零样本分类器
本文提出了一种基于标签描述的零样本文本分类器，其使用概率模型来在无监督的情况下选择最佳标签描述，并在情感、话题和立场等方面的各种数据集和任务上进行了评估，展示了多个标签描述的聚合可以提高性能。
PDF2 years ago
无监督标签细化改进无数据文本分类
本文探讨了如何通过基于聚类的方法，使用下游任务数据集的输入，改善无数据的文本分类。实验结果表明，我们的方法可以提高不同数据集的数据无分类性能，并使分类器更加鲁棒。
PDF4 years ago
ACL将统计假设检验整合进深度神经网络
该研究报告介绍了一种新的深度架构，结合统计检验过程共同训练文本及其标签描述，以用于多标签和多类别分类任务，该方法完全基于数据驱动，适用于提供适当的训练数据的不同分类问题，我们在多个公开数据集上进行了测试，其中某个数据集的表现大幅提高，其它数
PDF5 years ago