Prompt Learning 文本分类

Prompt Learning是一种用于文本分类的方法，它将不同的自然语言处理任务转化为文本分类问题。与传统的BERT fine-tuning方法不同，Prompt Learning使用了一些特殊的技术和策略来提高分类效果。

在Prompt Learning中，有几个重要的概念，包括Template、Verbalizer和PromptModel。Template是一种用于构造提示的模板，它定义了输入文本和输出标签之间的关系。Verbalizer是一种将标签映射到自然语言描述的方法，它用于生成提示中的掩码。PromptModel是一个基于提示学习的文本分类模型，它使用预训练语言模型学习到的特征和标签文本来初始化分类器参数。

Prompt Learning适用于标注成本高、标注样本较少的文本分类场景，尤其在小样本场景中表现出更好的效果。它能够充分利用预训练语言模型学习到的特征和标签文本，从而降低样本量需求。此外，PaddleNLP还集成了一些前沿策略，如R-Drop和RGL，以帮助提升模型效果。

总之，Prompt Learning是一种用于文本分类的方法，通过构造提示和利用预训练语言模型的特征来提高分类效果，特别适用于标注成本高、标注样本较少的场景。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Prompt-Learning](https://blog.csdn.net/weixin_42223207/article/details/122954172)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [效果超强！基于Prompt Learning、检索思路实现文本分类，开源数据增强、可信增强技术](https://blog.csdn.net/PaddlePaddle/article/details/126968241)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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