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CoCoP：通过代码补全提升文本分类的效果
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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
本研究提出了一种代码补全提示（CoCoP）方法，显著提升了大型语言模型在文本分类任务中的性能，SST2数据集的准确率提高超过20%。与小规模模型结合时，表现优于少量学习技术。
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关键要点
- 本研究提出了一种代码补全提示（CoCoP）方法。
- CoCoP方法显著提升了大型语言模型在文本分类任务中的性能。
- SST2数据集的准确率提高超过20%。
- CoCoP与小规模模型结合时，表现优于少量学习技术。
- CoCoP将文本分类问题转化为代码补全任务。
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