美团的各个业务有着丰富的NLP场景,而这些场景中模型的构建需要很多的标注资源,成本很高。小样本学习致力于在数据资源稀少的情况下训练出比较好的模型。本文从主动学习、数据增强、半监督学习、领域迁移、集成学习&自训练几个方向介绍了现有的一些方法,并在美团场景进行了实验,效果上也取得了一定的提升。希望能对从事相关研究的同学有所帮助或者启发。
骆颖、徐俊、谢睿、武威等,均来自美团搜索与NLP部/NLP中心。
美团搜索与NLP部/NLP中心是负责美团人工智能技术研发的核心团队,使命是打造世界一流的自然语言处理核心技术和服务能力,依托NLP(自然语言处理)、Deep Learning(深度学习)、Knowledge Graph(知识图谱)等技术,处理美团海量文本数据,为美团各项业务提供智能的文本语义理解服务。
NLP中心长期招聘自然语言处理算法专家/机器学习算法专家,感兴趣的同学可以将简历发送至xujun12@meituan.com。
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