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小样本学习

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“中国法研杯”司法人工智能挑战赛:基于 UTC 的多标签 / 层次分类小样本文本应用,Macro F1 提升 13%+

“中国法研杯”司法人工智能挑战赛:基于UTC的多标签/层次分类小样本文本应用,Macro F1提升13%+

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零样本文本分类应用:基于 UTC 的医疗意图多分类,打通数据标注 - 模型训练 - 模型调优 - 预测部署全流程。

本项目提供基于通用文本分类 UTC(Universal Text Classification) 模型微调的文本分类端到端应用方案,打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程,可快速实现文本分类产品落地。

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Span 抽取和元学习能碰撞出怎样的新火花,小样本实体识别来告诉你!

这是一种面向命名实体识别的小样本学习算法,采用两阶段的训练方法,检测文本中最有可能是命名实体的Span,并且准确判断其实体类型,在仅需要标注极少训练数据的情况下,提升预训练语言模型在命名实体识别任务上的精度。

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