ゼロショット学習・フューショット学習を用いたアノテーション不要の分類手法

ゼロショット学習・フューショット学習を用いたアノテーション不要の分類手法とは

ゼロショット学習・フューショット学習を用いたアノテーション不要の分類手法とは、教師データとして大量のアノテーションを必要とせず、テキスト分類などのタスクを実行可能にする機械学習技術群です。ゼロショット学習は、訓練時に一度も見ていないクラスのデータでも、そのクラスのテキスト記述や属性情報に基づいて分類を行います。一方、フューショット学習は、各クラスにつきごく少数のサンプル（数ショット）のみで新たなクラスを効率的に学習する能力を持ちます。これらの手法は、自然言語処理（NLP）における教師データ作成、すなわちアノテーションのコストや時間といったボトルネックを解消し、データが少ない状況でも実用的なモデル構築を可能にします。特に、新たなカテゴリや概念が頻繁に登場するような動的な環境下での応用が期待されます。

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