文本分類中Prompt Learning方法研究綜述

摘要： 文本分類是自然語言處理中的一項基礎(chǔ)任務(wù)，在情感分析、新聞分類等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用。相較于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，提示學(xué)習(xí)可以在數(shù)據(jù)不足的情況下通過構(gòu)建提示來進(jìn)行文本分類。近年來，GPT-3的出現(xiàn)推動了提示學(xué)習(xí)方法的發(fā)展，并且在文本分類領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展。對以往的文本分類方法進(jìn)行簡要梳理，分析其存在的問題與不足；闡述了提示學(xué)習(xí)的發(fā)展進(jìn)程，以及構(gòu)建提示模板的方法，并對用于文本...