小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用--提示学习

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等

专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等

前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等项目代码整合，省去你大把时间，效率提升。 帮助你快速完成任务落地，以及科研baseline。

项目链接以及码源见文末

小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用（提示学习）

0.小样本学习简介

二分类/多分类任务在商品分类、网页分类、新闻分类、医疗文本分类等现实场景中有着广泛应用。现有的主流解决方案是在大规模预训练语言模型进行微调，因为下游任务和预训练任务训练目标不同，想要取得较好的分类效果往往需要大量标注数据，因此学界和业界开始研究如何在小样本学习（Few-shot Learning