为少样本示例选择设计信息指标

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

我们提出了一种基于复杂性的提示选择方法，用于序列标注任务，该方法通过某些度量标准来对齐测试句子和示例的句法语义复杂性，从而提高预训练语言模型的性能。

本文研究了PLM的few-shot学习，通过调参生成大量新训练样本，使用加权最大似然度量进行训练，取得了比现有方法更好的结果。在GLUE基准测试中超过了无增加方法5+平均点数和增加方法3+平均点数。

GLUE基准测试 PLM few-shot学习 加权最大似然度量 调参
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