美團的各個業務有着豐富的NLP場景，而這些場景中模型的構建需要很多的標註資源，成本很高。小樣本學習致力於在數據資源稀少的情況下訓練出比較好的模型。本文從主動學習、數據增強、半監督學習、領域遷移、集成學習&自訓練幾個方向介紹了現有的一些方法，並在美團場景進行了實驗，效果上也取得了一定的提升。希望能對從事相關研究的同學有所幫助或者啓發。
作者簡介
駱穎、徐俊、謝睿、武威等，均來自美團搜索與NLP部/NLP中心。
招聘信息
美團搜索與NLP部/NLP中心是負責美團人工智能技術研發的核心團隊，使命是打造世界一流的自然語言處理核心技術和服務能力，依託NLP（自然語言處理）、Deep Learning（深度學習）、Knowledge Graph（知識圖譜）等技術，處理美團海量文本數據，爲美團各項業務提供智能的文本語義理解服務。
NLP中心長期招聘自然語言處理算法專家/機器學習算法專家，感興趣的同學可以將簡歷發送至[email protected]。
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