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基于迁移学习与元学习的少样本文本分类混合模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种结合迁移学习与元学习的少样本文本分类模型，有效解决了标注数据获取困难的问题。实验结果表明，该模型在少样本和中等样本条件下的性能优于传统方法，具有实际应用潜力。
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关键要点
- 该研究提出了一种结合迁移学习与元学习的少样本文本分类模型。
- 该模型有效解决了标注数据获取困难的问题。
- 实验结果表明，该模型在少样本和中等样本条件下的性能优于传统方法。
- 模型通过预训练知识的迁移和快速适应优化显著提升了分类精度。
- 该模型展示了在实际应用中的潜力。
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