【AI技术分享会第8期】EMNLP 2022 小样本学习论文解读来啦！开年直播好礼相送

EMNLP 是人工智能自然语言处理领域的顶级国际会议，聚焦于自然语言处理技术在各个应用场景的学术研究和工业级应用，尤其重视自然语言处理的实证研究。该会议曾推动了预训练语言模型、文本挖掘、对话系统、机器翻译等自然语言处理领域的核心创新，在学术和工业界都有巨大的影响力。
一、分享议题：
【EMNLP 2022】小样本学习论文解读
二、直播时间：
2023年2月8日（周三）18：00 - 18：40
三、议题介绍：
随着预训练语言模型规模的扩大，带来这一类模型在自然语言理解等相关任务效果的不断提升。然而，这些模型的参数空间比较大，如果在下游任务上直接对这些模型进行微调，为了达到较好的模型泛化性，需要较多的训练数据。小样本学习技术能充分利用预训练过程中模型获得的知识，在给定小训练集上训练得到精度较高的模型。
本期围绕3篇小样本学习论文进行解读分享：

1. 基于Span和元学习的小样本实体识别算法SpanProto
2. 基于Prompt-Tuning的小样本机器阅读理解算法KECP
3. 统一跨任务小样本学习算法UPT
   四、听众收益：
4. 基于Span和元学习的小样本实体识别算法SpanProto
5. 基于Prompt-Tuning的小样本机器阅读理解算法KECP
6. 统一跨任务小样本学习算法UPT
7. PAI-EasyNLP算法框架
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   参与方式：
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   EasyNLP 是 PAI 算法团队基于 PyTorch 开发的易用且丰富的中文NLP算法框架，支持常用的中文预训练模型和大模型落地技术，并且提供了从训练到部署的一站式 NLP 开发体验。EasyNLP 提供了简洁的接口供用户开发 NLP 模型，包括NLP应用 AppZoo 和预训练 ModelZoo，同时提供技术帮助用户高效的落地超大预训练模型到业务。