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Collaborative Pseudo Labeling for Prompt-Based Learning
Jen Tzung Chien
, Chien Ching Chen
電機工程學系
研究成果
:
Conference contribution
›
同行評審
3
引文 斯高帕斯(Scopus)
總覽
指紋
指紋
深入研究「Collaborative Pseudo Labeling for Prompt-Based Learning」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
Pseudo-labeling
100%
Prompt Learning
100%
Classification Task
50%
Few-shot Classification
50%
Pseudo Label
50%
Popular
25%
Labeled Data
25%
Parameter Tuning
25%
Unsupervised Learning
25%
Transfer Learning
25%
Model Generalization
25%
Model Bias
25%
Bias Problem
25%
Knowledge Transfer
25%
Teacher-student Model
25%
Sentiment Classification
25%
Natural Language Inference
25%
Pre-trained Language Model
25%
Few-shot
25%
Prompt Tuning
25%
Computer Science
Classification Task
100%
Unsupervised Learning
50%
Unlabeled Data
50%
Transfer Learning
50%
Sentiment Classification
50%
Pre-Trained Language Models
50%
Knowledge Transfer
50%
Prompt Tuning
50%