-
题名基于问题导向式提示调优小样本文本分类
- 1
-
-
作者
翟梦鑫
周艳玲
余杭
-
机构
湖北大学计算机与信息工程学院
湖北大学人工智能学院
-
出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第3期708-713,共6页
-
基金
湖北省教育厅科学技术资助项目(D20221006)。
-
文摘
低资源场景下提示调优比带有额外分类器的通用微调方法(fine-tuning)分类性能好,但提示调优中设计一个较好的提示模板和标签词映射器需要花费大量的精力。针对该问题,提出问题导向式提示调优的小样本分类方法(question-oriented prompt-tuning,QPT)。首先,利用数据集标签和可训练的连续提示构建提问形式的模板,通过预训练模型学习到最优提示模板;然后,每条样本用模板进行填充,将文本分类任务转换成完形填空任务;最后,使用外部知识及两种细化方法构建标签词映射器,通过预测的标签词与分类标签的映射关系得出分类结果。在公开数据集AG’s News和IMDB上进行实验,结果表明,该方法在5-shot、10-shot和20-shot任务上性能均有所提升,在5-shot任务上准确率分别提高了0.81和1.36百分点,与基线模型相比,不仅易于实现且性能取得了最优。
-
关键词
小样本文本分类
提示调优
问题导向式模板
-
Keywords
few-shot text classification
prompt tuning
question-oriented template
-
分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名在线学习视频索引与检索方法
被引量：3
- 2
-
-
作者
李涛
王国营
-
机构
解放军信息工程大学电子技术学院
-
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第3期647-650,共4页
-
文摘
针对交互式的多媒体学习系统的特点,提出了一种基于自然语言的方法来实现基于内容的视频检索,用户可以用自然语言和系统进行交互,从而方便快捷地找到自己想要的视频片段。该方法集成了自然语言处理、实体名提取、基于帧的索引以及信息检索等技术,从而使系统能够处理用户提出的自然语言问题,根据问题构建简洁明了的问题模板,用问题模板与系统中已建的描述视频的模板进行匹配,从而降低了视频检索问题的复杂度,提高了系统的易用性。
-
关键词
在线学习
自动问答系统
自然语言处理
问题模板
视频索引与检索
-
Keywords
online learning
learning by ask
natural language processing
question template
video indexing and retrieval
-
分类号
TP311.134.3
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
