本研究通过少样本学习和预训练模型的结合，解决了数字音乐中标签使用效率低的问题。该方法在仅使用少量样本的情况下，能够接近最先进模型的性能。研究结果表明，该方法能有效处理有限标记数据下的标签分配问题，具有广泛的应用潜力。
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