Otillräckliga eller till och med otillgängliga utbildningsdata för nya klasser är en stor utmaning för många klassificeringsuppgifter, inklusive textklassificering. Att erkänna textdokument från klasser som aldrig har setts i inlärningsstadiet, så kallad noll-shot textklassificering, är därför svårt och endast begränsade tidigare arbeten hanterade detta problem. I detta dokument föreslår vi en tvåfasram tillsammans med dataförstärkning och funktionsförstärkning för att lösa detta problem. Fyra typer av semantisk kunskap (ordinbäddningar, klassbeskrivningar, klasshierarki och ett allmänt kunskapsdiagram) införlivas i det föreslagna ramverket för att på ett effektivt sätt hantera fall av osynliga klasser. Experimentella resultat visar att varje och en kombination av de två faserna uppnår den bästa övergripande noggrannheten jämfört med baslinjer och nya metoder för att klassificera verkliga texter under nollresultatscenariot.
I REF infördes en ram i två faser för noll-sprängd textklassificering.
Integrating Semantic Knowledge to Tackle Zero-shot Text Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}