تعلم المعرفة التعلم التعلم لتصنيف النص المنخفض

حقق التعلم التلوي نجاحا كبيرا في الاستفادة من المعرفة المستفادة التاريخية لتسهيل عملية التعلم المهمة الجديدة.ومع ذلك، فإن تعلم معرفة المهام التاريخية، التي اعتمدتها خوارزميات التعلم التلوي الحالية، قد لا تعميم بشكل جيد للاختبار المهام عندما لا تكون مدعومة جيدا بمهام التدريب.تدرس هذه الورقة مشكلة تصنيف النص المنخفض للموارد ويزيد الفجوة بين مهام اختبار التوطين والاختبار التلوي من خلال الاستفادة من قواعد المعرفة الخارجية.على وجه التحديد، نقترح KGML لإدخال تمثيل إضافي لكل جملة مستفادة من الرسم البياني المعرفي الخاص بالحكم الجملة المستخرجة.توضح التجارب الواسعة على ثلاثة مجموعات بيانات فعالية KGML تحت كلا من إعدادات التكيف والإشراف غير المدفوع.