本文研究了在数据稀缺场景下快速获取监督学习标签的挑战,提出了一种新颖的分层符号森林消化算法(DAHSF),该算法结合文本规范化和语义解析,显著优化了模型大小和内存使用,提升了执行速度,具有良好的应用前景。
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