小样

方法： 首先，利用预训练模型 BERT在标注样本上学习到最优的提示模板；然后，在每条样本中补充提示模板和空缺，将文本分类任务转化为完形填空任务；最后，通过预测空缺位置的 填充词，结合填充词与标签之间的映射关系得到最终的标签。 原因： 文本分类任务通常依赖足量的标注数据，针对低资源场景下的分类模型在小 ......