Enhancing Arabic-text feature extraction utilizing label-semantic augmentation in few/zero-shot learning
A growing amount of research use pre-trained language models to address few/zero-shot text classification problems. Most of these studies neglect the semantic information hidden implicitly beneath the natural language names of class labels and develop a meta learner from the input texts solely. In t...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Basabain, Seham, Cambria, Erik, Alomar, Khalid, Hussain, Amir |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/172293 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
A review of sentiment analysis research in Arabic language
بواسطة: Oueslati, Oumaima, وآخرون
منشور في: (2021) -
‘You don't have enough letters to make this noise’ : Arabic speakers' creative engagements with the Roman script
بواسطة: Panović, Ivan
منشور في: (2020) -
CARVING A SENSE OF BELONGING: ARAB PERANAKANS IN SINGAPORE FROM THE 1920S TO 1930S
بواسطة: SHARIFAH NUR BTE SYED M A
منشور في: (2019) -
Tinjauan tentang teori sastra Arab
بواسطة: Sangidu,
منشور في: (1988) -
The Temporal Interpretation of Conditional Sentences in Arabic Language
بواسطة: Arifuddin, Arifuddin, وآخرون
منشور في: (2022)