NLP如何用元学习？李宏毅老师NAACL2022最新《元学习自然语言处理》综述论文阐述最新研究进展

深度学习已经成为自然语言处理领域的主流技术。然而，这些技术需要许多标记数据，而且跨领域的通用性较差。元学习是机器学习中的一个新兴领域，研究如何学习出更好的学习算法。方法旨在提高算法的各个方面，包括数据效率和通用性。方法的有效性已经在许多自然语言处理任务中得到了证明，但目前对这些方法在自然语言处理中的应用还没有系统的综述，这阻碍了更多的研究者进入该领域。本文的目的是为研究人员提供相关的NLP元学习工作的指针，并吸引更多的关注，以推动未来的创新。本文首先介绍了元学习的一般概念和常用方法。在此基础上，总结了任务构建设置和元学习在各种自然语言处理问题中的应用，并回顾了元学习在自然语言处理社区中的发展。

引言

近年来，基于深度学习(DL)的自然语言处理(NLP)已成为研究的主流之一，在许多自然语言处理问题上取得了显著的性能改善。然而，DL模型需要大量数据。缺点限制了这些模型在不同领域、语言、国家或风格中的应用，因为为模型训练收集不同类型的数据是昂贵的。为了应对这些挑战，元学习技术正受到关注。元学习，或学会学习，旨在学习更好的学习算法，包括更好的参数初始化(Finn et al.， 2017)，优化策略(Andrychowicz et al., 2016; Ravi and Larochelle, 2017)，网络架构(Zoph and Le, 2017; Zoph et al., 2018; Pham et al., 2018a)，距离度量(Vinyals et al., 2016; Gao et al., 2019a; Sung et al., 2018)，以及其他(Mishra et al，2018年)。元学习允许更快的微调，收敛到更好的性能，产生更通用的模型，它在少样本图像分类方面取得了出色的结果(Triantafillou et al，2020)。这些优点减轻了学习算法对标签的依赖，并使模型开发更具可扩展性。

图像处理是具有丰富应用的机器学习领域之一，并且在之前关于元学习的综述论文中建立了大多数例子(Hospedales et al., 2021; Huisman et al., 2021)。另一方面，通过将元学习应用于自然语言处理问题，已有研究显示了元学习技术在性能和数据效率方面的优势。请参阅附录中的表3和表4，了解通过元学习改进的自然语言处理应用。ACL2021年会组织教程(Lee et al.， 2021b)和研讨会(Lee et al.， 2021a)，以鼓励对这些技术感兴趣的NLP研究人员之间的交流和合作。在NLP中有一篇关于元学习的综述论文(Yin, 2020)。虽然Yin(2020)对元学习方法进行了概述，但本文侧重于将元学习成功应用于自然语言处理，并对有关自然语言处理元学习的论文进行了更广泛的综述。由于篇幅的限制，在这篇调查论文中，我们将不会对一般的元学习技术进行过多的详细描述。关于元学习的一般概念，我们鼓励读者阅读之前的综述论文(Yin, 2020; Hospedales et al., 2021; Huisman et al., 2021)。

为了让更多的NLP研究者和实践者受益于元学习的发展并参与到这一领域，本文对元学习在NLP问题中的应用进行了系统的综述。综述论文的组织方式如下。