自然语言处理 (NLP) 中的零样本学习 (ZSL) 是一种方法，其中训练模型以执行任务，而无需在训练阶段看到这些任务的任何特定示例。该模型不是从每个可能的任务的标记数据中学习，而是利用来自相关任务或一般概念的现有知识。这可以节省时间和资源，因为开发人员不需要为每个新应用程序收集和标记大量数据集。
零样本学习在NLP中的一个关键应用是在文本分类中。例如，假设您希望将客户反馈分为 “积极” 、 “消极” 和 “中立” 等类别。在零拍设置中，模型可以在各种文本数据上进行训练，在这些数据中，它通常会了解情绪，而不会具体看到客户反馈的标记示例。当提出新的反馈时，模型可以通过将文本的情感与它已经学习的一般情感概念相关联来分析文本的情感，从而允许即使没有先前的示例也有效地对反馈进行分类。
零射击学习的另一个领域是语言翻译。考虑这样一个场景: 开发人员需要在他们没有并行训练数据集的语言之间翻译文本。通过利用在多语言数据和语义关系上训练的模型，该模型可以理解一种语言中短语的含义，并在另一种语言中产生准确的翻译。这对于缺乏广泛语料库的不太常用的语言特别有用，允许在不同的语言上下文中进行交流和内容共享，而无需进行详尽的语言特定培训。