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Zero-Shot 学习
Zero-Shot 学习（零样本学习）是一种机器学习方法，它能够在没有特定任务训练数据的情况下完成任务。这种方法在自然语言处理（NLP）和其他领域中具有广泛的应用前景，尤其适用于新领域和语言的快速分类。
概念
- Zero-Shot Learning (ZSL)：ZSL 的基本思想是通过学习对象（例如图像）与语义嵌入之间的映射关系，在新的测试样本上进行推理。在传统的监督学习中，需要为每个任务提供训练样本和标签，但在实际应用中，很难进行全面的标注和收集，因此 ZSL 的出现极大地扩展了机器学习的应用场景。
- Zero-Shot Text Classification (ZSTC)：在 NLP 领域，ZSTC 是一种将文本分类器应用于未见过的类别或主题的技术。例如，对疫情新闻进行情感分析，但该分类器没有接受过疫情主题的训练。ZSTC 的核心是利用预训练的语言模型，通过建立文本与语义嵌入之间的映射关系来完成任务。
优点
- 快速建立新分类器：ZSTC 可以快速建立新的分类器，不需要收集或标注训练数据，并且易于扩展到新的领域和语言。
- 处理实际应用：ZSL 和 ZSTC 在处理实际应用中的自然语言文本分类任务时，是一种理想的方法。
应用
- 自然语言处理：理解新的词汇或短语，进行文本分类和情感分析。
- 语音识别：识别新的方言或口音。
- 医疗诊断：识别新的疾病类型。
示例
假设我们已知驴子和马的形态特征，又已知老虎和鬣狗都是有相间条纹的动物，熊猫和企鹅是黑白相间的动物。在此基础上，我们定义斑马是黑白条纹相间的马科动物。即使不看任何斑马的照片，仅仅凭借推理，在动物园一众动物中，我们也能够找到斑马1。
相关技术
- 基于属性的 ZSL (Attribute-based ZSL)：将类别描述为一系列属性，例如有毛、会飞等。模型学习属性与类别的关系，并根据新样本的属性预测其类别。
- 基于嵌入的 ZSL (Embedding-based ZSL)：将类别映射到一个语义空间，使得语义相似的类别在语义空间中距离较近。模型学习语义嵌入，并根据新样本的语义嵌入预测其类别。
结论
Zero-Shot 学习和 Zero-Shot 文本分类作为一种非常有前途的自然语言处理技术，将持续受到关注和研究。未来，它们将在自然语言处理领域的许多实际应用中发挥重要作用