ندرس تأثير استخدام الأوصاف النصية الغنية والمتنوعة من الفصول الدراسية للتعلم الصفرية (ZSL) على ImageNet.نقوم بإنشاء مجموعة بيانات جديدة Imagenet-Wiki التي تتطابق مع كل فئة Imagenet إلى مقالها في ويكيبيديا المقابل.نظهر أن استخدام هذه المقالات في ويكيب
يديا فقط كصامإصاف فئة يؤدي إلى ارتفاع أداء ZSL أعلى بكثير من الأعمال السابقة.حتى نموذج بسيط باستخدام هذا النوع من البيانات المساعدة تفوق النماذج الحديثة التي تعتمد على ميزات قياسية من Word تضمين ترميزات أسماء الفئة.تسليط الضوء على هذه النتائج فائدة وأهمية الأوصاف النصية ل ZSL، بالإضافة إلى الأهمية النسبية لنوع البيانات الإضافية مقارنة بالتقدم المحرز في الخوارزمية.تظهر نتائجنا التجريبية أيضا أن نهج التعلم المعيارية بالرصاص المعيارية تعميم بشكل سيء عبر فئات الطبقات.
