基于问题导向式提示调优小样本文本分类
Few-shot text classification based on question-oriented prompt-tuning
湖北大学 a. 计算机与信息工程学院; b. 人工智能学院, 武汉 430062
摘要
低资源场景下提示调优比带有额外分类器的通用微调方法(fine-tuning)分类性能好，但提示调优中设计一个较好的提示模板和标签词映射器需要花费大量的精力。针对该问题，提出问题导向式提示调优的小样本分类方法(question-oriented prompt-tuning，QPT)。首先，利用数据集标签和可训练的连续提示构建提问形式的模板，通过预训练模型学习到最优提示模板；然后，每条样本用模板进行填充，将文本分类任务转换成完型填空任务；最后，使用外部知识及两种细化方法构建标签词映射器，通过预测的标签词与分类标签的映射关系得出分类结果。在公开数据集AG’s News和IMDB上进行实验，结果表明该方法在5-shot、10-shot和20-shot任务上性能均有所提升，在5-shot任务上准确率分别提高了0.81和1.36个百分点，与基线模型相比不仅易于实现且性能取得了最优。
基金项目
湖北省教育厅科学技术项目(D20221006)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.07.0259
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第3期
发布历史
[2024-12-10] 优先出版
引用本文
翟梦鑫, 周艳玲, 余杭. 基于问题导向式提示调优小样本文本分类 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (3). (2024-12-16). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.07.0259. (Zhai Mengxin, Zhou Yanling, Yu Hang. Few-shot text classification based on question-oriented prompt-tuning [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (3). (2024-12-16). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.07.0259. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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