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新的 Flick 方法改进了低资源语言的少标签文本分类

研究人员开发了一种名为 Flick 的新方法，用于少标签文本分类，该方法专为低资源语言设计。Flick 通过提炼更广泛的初始聚类中的伪标签来区分自己，专注于高置信度选择以提高准确性。这种方法减轻了低资源环境中常见的错误，并允许使用最少的真实标签对预训练语言模型进行稳健的微调。该方法已在包括阿拉伯语、乌尔都语和茨瓦纳语以及英语在内的 14 个数据集上证明了其有效性。