相关性分析

摘要：本文主要研究了零样本和少样本学习方法在自然语言处理（NLP）中的应用，特别是文本分类任务。文章首先介绍了零样本学习和少样本学习的概念，并分析了它们对NLP领域的影响。接着，文章研究了两种零样本文本分类方法：Flair的TARS分类器和为NLI（自然语言推理）设计的Transformers模型。实验结果表明，NLI模型的性能通常优于TARS分类器，但两者都受到分类名称选择的影响。此外，文章还探讨了少样本学习在文本分类任务中的应用，并发现微调模型可以受益于少量的标记数据。最后，文章总结了零样本和少样本学习的优点和局限性，并指出它们可以作为NLP工具包中的有用工具。同时，本文还涉及小样本相关性分析设计图片的素材资源。