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.
Meta-learning has achieved great success in leveraging the historical learned knowledge to facilitate the learning process of the new task. However, merely learning the knowledge from the historical tasks, adopted by current meta-learning algorithms, may not generalize well to testing tasks when they are not well-supported by training tasks. This paper studies a low-resource text classification problem and bridges the gap between meta-training and meta-testing tasks by leveraging the external knowledge bases. Specifically, we propose KGML to introduce additional representation for each sentence learned from the extracted sentence-specific knowledge graph. The extensive experiments on three datasets demonstrate the effectiveness of KGML under both supervised adaptation and unsupervised adaptation settings.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
مزيج من التمثيلات المتعددة اللغات المدربة مسبقا وتعلم النقل عبر اللغات هو أحد أكثر الطرق فعالية لبناء أنظمة NLP الوظيفية لغات الموارد المنخفضة. ومع ذلك، بالنسبة لغات الموارد المنخفضة للغاية دون نطاق واسع النطاق لأحادية النطاق للتدريب المسبق أو البيان
تعتمد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بشكل متزايد على الأنظمة العامة المناسبة التي تحتاج إلى التعامل مع العديد من الظواهر اللغوية المختلفة والفروق الدقيقة. على سبيل المثال، يتعين على نظام الاستدلال باللغة الطبيعية (NLI) أن يتعرف على المعنويات، والتعامل م
تصنيف النص القصير هو مهمة أساسية في معالجة اللغة الطبيعية.من الصعب بسبب عدم وجود معلومات السياق والبيانات المسمى في الممارسة العملية.في هذه الورقة، نقترح طريقة جديدة تسمى SHINE، والتي تعتمد على الشبكة العصبية الرسم البيانية (GNN)، لتصنيف النص القصير.
يمكن للبشر التمييز بين فئات جديدة بكفاءة للغاية مع عدد قليل من الأمثلة، إلى حد كبير بسبب حقيقة أن البشر يمكنهم الاستفادة من المعرفة التي تم الحصول عليها من المهام ذات الصلة.ومع ذلك، يميل نموذج تصنيف النص في التعلم العميق إلى الكفاح لتحقيق أداء مرض عن
يهدف التعلم التعريف إلى تحسين قدرات النموذج على تعميم المهام والمجالات الجديدة. منعت عدم وجود طريقة فعالة للبيانات لإنشاء مهام التدريب META قد منع تطبيق التعلم التلوي لسيناريوهات التعلم القليلة في العالم الحقيقي. اقترحت الدراسات الحديثة مناهج غير مده