小样本学习及其在美团场景中的应用

美团的各个业务有着丰富的NLP场景，而这些场景中模型的构建需要很多的标注资源，成本很高。小样本学习致力于在数据资源稀少的情况下训练出比较好的模型。本文从主动学习、数据增强、半监督学习、领域迁移、集成学习&自训练几个方向介绍了现有的一些方法，并在美团场景进行了实验，效果上也取得了一定的提升。希望能对从事相关研究的同学有所帮助或者启发。

作者简介

骆颖、徐俊、谢睿、武威等，均来自美团搜索与NLP部/NLP中心。

招聘信息

美团搜索与NLP部/NLP中心是负责美团人工智能技术研发的核心团队，使命是打造世界一流的自然语言处理核心技术和服务能力，依托NLP（自然语言处理）、Deep Learning（深度学习）、Knowledge Graph（知识图谱）等技术，处理美团海量文本数据，为美团各项业务提供智能的文本语义理解服务。

NLP中心长期招聘自然语言处理算法专家/机器学习算法专家，感兴趣的同学可以将简历发送至[e-mail]。

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