跳至主導覽
跳至搜尋
跳過主要內容
國立陽明交通大學研發優勢分析平台 首頁
English
中文
在 國立陽明交通大學研發優勢分析平台 搜尋內容
首頁
人員
單位
研究成果
計畫
獎項
活動
貴重儀器
影響
Meta Learning for Domain Agnostic Soft Prompt
Ming Yen Chen
*
, Mahdin Rohmatillah
*
, Ching Hsien Lee
,
Jen Tzung Chien
*
*
此作品的通信作者
電機工程學系
研究成果
›
同行評審
13
引文 斯高帕斯(Scopus)
總覽
指紋
指紋
深入研究「Meta Learning for Domain Agnostic Soft Prompt」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
Meta-learning
100%
Domain-agnostic
100%
Soft Prompt
100%
Natural Language Understanding
66%
Unseen Domain
66%
Pre-trained Language Model
66%
Popular
33%
Labeled Data
33%
Token
33%
Multi-domain
33%
Masked Language Model
33%
Domain Data
33%
Unsupervised Domain Adaptation
33%
Prompt Learning
33%
Human Engineering
33%
Prompt Template
33%
GPT-3
33%
Meta-optimization
33%
Computer Science
Natural-Language Understanding
100%
Pre-Trained Language Models
100%
Meta-Learning
100%
Popular Approach
50%
Data Domain
50%
Unsupervised Domain Adaptation
50%
Prompt Engineering
50%
Generative Pre-Trained Transformer 3
50%
Ergonomics
50%
Masked Language Model
50%