xionghhcs / few_shot_learning

First, format a few shot text classification dataset.Second, replement some of few-shot-learning model with pytorch.Finally, run experiment with text classification dataset on the reimplemented model.

few_shot_learning

Environment

下面是实验环境，包括系统版本以及python相关的包及其版本

System:
    ubuntu: 16.04

Python libs:
    python: 3.5
    pytorch: 1.3.1
    sklearn: 0.20.3
    numpy: 1.16.3

dataset

包含115个类别，但是该数据集中存在一些问题，比如类别对应样本数量少于10的类别数目有50个，不适合用来做小样本学习的数据集。

http://disi.unitn.it/moschitti/corpora.htm

包含12294多个类别。但是给出的是instance的向量，非文本

http://lshtc.iit.demokritos.gr/

百度百科问答数据集 有类别

点此下载：https://pan.baidu.com/s/12TCEwC_Q3He65HtPKN17cA 密码:fu45

Result

model	finetune	Optim	5-way 1-shot	5-way 5-shot	5-way 10-shot
SimNet
MatchingNet
ProtoNet
Proto-HATT
RelationNet	N	Adam
InductionNet

Reference Paper

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[4]

[5]

[6] Few-Shot Text Classification with Induction Network

Reference Code