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利用蕴含式建模应对文本分类中的概念变化
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种将普通分类转化为蕴含问题的重新训练文本分类器的方法，实验证明其有效性，可在少样本学习中取得显著的F1绝对增益，同时节省标注成本。
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关键要点
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该文研究了文本分类中的概念变化问题。
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提出了一种将普通分类转化为蕴含问题的重新训练文本分类器的方法。
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通过真实和合成数据集的实验证明了该方法的有效性。
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在少样本学习设置中取得了7%和40%的F1绝对增益。
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该方法帮助节省了75%的标注成本。
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