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A Survey of Text Classification Under Class Distribution Shift
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文综述了类分布变化对文本分类中传统机器学习模型的影响，提出了新的分类方法和应对策略。研究表明，持续学习能够有效应对类分布变化，推动该领域的发展。
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关键要点
- 传统机器学习模型假设训练和测试数据来自相同的分布，但在实际应用中这一假设常常被打破。
- 类分布变化会影响文本分类的效果，尤其是在开放集文本分类任务中。
- 文章提出了新的分类方法和应对策略，以解决类分布变化带来的问题。
- 持续学习被认为是有效应对类分布变化的策略，能够推动文本分类领域的发展。
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