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持续学习在自然语言处理NLP领域的目标是能够将一个任务的知识运用到另一个任务上，并且在学习新任务时不会忘记之前的任务知识，实现跨时间的学习这种学习范式特别关注避免灾难性遗忘的问题，通过在处理持续数据流的同时重复使用已有知识来实现现有的持续学习模型通常基于监督学习，且为离线模式，需要大；1Introduction 范式paradigm是一种用于构建任务的模型框架，例如，命名实体识别NER任务可以通过序列标注sequence labeling范式来解决当前的NLP任务可以被归为7种范式Class分类， Matching匹配， SeqLab序列标注， MRC阅读理解， Seq2Seq序列到序列， Seq2ASeq， and M。

数据处理自然语言处理NLP，NaturalLanguageProcessing是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科处理自然语言的关键是要让计算机quot理解quot自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解NLU，NaturalLanguage Understanding，也称为计算语言学Computational Linguistics一方面它是语言信息处理的一个分支，另；4数据处理自然语言处理NLP，NaturalLanguageProcessing是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科处理自然语言的关键是要让计算机quot理解quot自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解NLU，NaturalLanguage Understanding，也称为计算语言学Computational Linguistics一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工。

github githubcomtxsun1997nl1Introduction 范式paradigm是一种用于构建任务的模型框架，例如，命名实体识别NER任务可以通过序列标注sequence labeling范式来解决当前的NLP任务可以被归为7种范式Class分类， Matching匹配， SeqLab序列标注， MRC阅读理解， Seq2Seq；For grammarians keen on the jobs of the future， the field of naturallanguage processing is booming After many years of poor results， technological wizards have devised programs for automated translation， speech recognition and other services that are actually usable， if far from。

研究通过实际案例揭示了Prompt Tuning与微调相比所需训练时间较长的挑战，提出了一种提升效率的方法Prompt Transfer该方法利用训练好的软提示soft prompt进行零样本推理或作为初始化参数继续训练，实现对不同任务和数据集的迁移Prompt Transfer主要应用于以下场景跨任务迁移crosstask transfer。

特征的长度是整个字典单词数 关键词计数 参考这个example %E2%80%93idf 特征长度是固定的，一般比较小几百Start with V random 300dimensional vectors as initial embeddings Use logistic regression， the second most basic classifier used in mac；MScinCognitiveScienceNaturalLanguage MScinComputerScience 5诺丁汉大学 始建于1881年，为英国名列前茅的大学之一，也是入学竞争最激烈的英国大学之一并以其出色的教学质量赢得了国际声誉19981999年诺丁汉大学获得高达5200万英镑的科研资助，从而成为从私有工业和商业获得资助最多的前四名大学之一相。