什么是自然语言处理中的少量学习（few-shot learning）？

NLP的标签数据需要系统的方法来确保一致性、准确性和效率。关键步骤包括:

1.定义明确的准则: 建立涵盖边缘情况和歧义的详细注释说明。例如，在情绪分析中，指定混合情绪是否应标记为 “中性” 或 “混合”。 2.使用注释工具: 使用Prodigy、Label Studio或Amazon SageMaker Ground Truth等工具进行高效标记。这些平台支持分类、命名实体识别 (NER) 和序列标记等任务。 3.众包: 像Amazon Mechanical Turk或Toloka这样的平台允许您扩大注释工作，但实施质量检查至关重要，例如冗余或黄金标准示例。 4.主动学习: 使用机器学习模型来预测不确定或低置信度样本的标签，然后注释者可以查看和纠正。这使手动工作最小化。

高质量的标签对于监督学习任务至关重要，因为模型性能在很大程度上取决于训练数据的准确性。定期验证注释并让领域专家参与专门任务，可确保高质量的标签。