【摘 要】
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文本分类任务通常依赖足量的标注数据，针对低资源场景下的分类模型在小样本上的过拟合问题，提出了一种基于提示学习的文本分类方法（BERT-P-Tuning）。首先，利用预训练模型BERT在标注样本上学习到最优的提示模板；然后，在每条样本中补充提示模板和空缺，将文本分类任务转化为完形填空任务；最后，通过预测空缺位置的填充词，结合填充词与标签之间的映射关系得到最终的标签。在公开数据集FewCLUE上的短文
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019YFB1405803）；
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文本分类任务通常依赖足量的标注数据，针对低资源场景下的分类模型在小样本上的过拟合问题，提出了一种基于提示学习的文本分类方法（BERT-P-Tuning）。首先，利用预训练模型BERT在标注样本上学习到最优的提示模板；然后，在每条样本中补充提示模板和空缺，将文本分类任务转化为完形填空任务；最后，通过预测空缺位置的填充词，结合填充词与标签之间的映射关系得到最终的标签。在公开数据集FewCLUE上的短文本分类任务上进行实验，实验结果表明，所提方法与基于BERT微调方法在评价指标上有显著提高，在二分类任务上，准确率与F1值分别提升了25.2和26.7个百分点，在多分类任务上分别提升了6.6和8个百分点；相较于手动构建模板的PET方法，准确率提升2.9和2.8个百分点，F1值提升了4.4和4.2个百分点；此外，利用BERT作为模板学习器的方法，相较于使用LSTM方法的F1值分别提升了1.7和2.4个百分点，验证了预训练模型应用在小样本任务的有效性。
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