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自动内容分析的少样本学习：对乌克兰军火交付辩论中论点和主张的高效编码
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种使用预训练语言模型进行全零样本学习的方法，通过单向和双向PLMs生成和训练数据，并使用提示引导的类别条件文本。该方法在GLUE数据集的七个分类任务中表现出色，相对于零样本提示方法和少样本方法，取得了强有力的结果。同时，采用了标签平滑和时间模型的融合技术以提高泛化和稳定性。
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关键要点
- 提出了一种使用预训练语言模型进行全零样本学习的方法。
- 该方法使用单向和双向PLMs生成和训练数据。
- 训练数据是使用提示引导的类别条件文本。
- 在GLUE数据集的七个分类任务中表现出色。
- 在MNLI-m/mm上取得了72.3/73.8的成绩，在SST-2上取得了92.8的成绩。
- 相对于零样本提示方法，该方法与少样本方法的结果相当。
- 采用了标签平滑和时间模型的融合技术以提高泛化和稳定性。
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