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Hybrid Model for Few-Shot Text Classification Based on Transfer Learning and Meta-Learning

💡 原文英文，约100词，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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标签

model 元学习 实验结果 少样本 文本分类 迁移学习
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