论文浅尝 | 当知识图谱遇上零样本学习——零样本学习综述

随着监督学习在机器学习领域取得的巨大发展，如何减少人工在样本方面的处理工作，以及如何使模型快速适应层出不穷的新样本，成为亟待解决的问题。零样本学习（Zero-Shot Learning, ZSL）的提出，则有效地解决了此类问题，它利用样本之间潜在的语义关系，使得模型可以处理一些之前从未处理过的样本，对于探索实现真正的人工智能具有非常重要的意义。而知识图谱作为包含丰富语义知识的一种载体，在零样本学习

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