随着预训练语言模型在NLP的研究和应用越来越广泛，提示学习也越来越受到重视。
但是相比端到端的方法，提示学习框架结构复杂多变、实现难度较大，用户在这上面的学习也会比较吃力。
这次，我邀请到了我的朋友—SunnyJ老师，和大家讲一讲提示学习。
SunnyJ老师是BAT大厂Lab高级算法研究员，有着5年NLP算法领域经验，也是SemEval竞赛冠军。
这个提示学习课程最吸引我的有2点——
01 理论+实践。适合0基础的，小白也能学透。
02 代码实战。不仅讲解和分析理论，还有代码实战，可以彻底掌握提示学习。
项目背景：
代码实践P-tuning方法，理论分析和实践结合，辨析 Adapter 和 P-tuning 间的异同（hejunxian）。
项目背景：
目前在NER上表现较好的模型的共同的特点都需要大量的数据来进行学习，必须要进行代码实战才能更好掌握。
这套课程：6节课，定价499元，我给大家申请到了特别优惠，仅限本号粉丝，优惠价格为0.99元！
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以下为课程完整大纲
从0到1
入门提示学习
BAT大厂Lab高级算法研究员+前沿理论| 实战入门
第一课：小样本学习概述
第二课：经典小样本学习实践
第三课：自然文本生成
文本生成和 Prompt Learning 的关系
第四课：提示学习概述
第五课：文本分类与提示学习实践
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讲解基于提示学习的文本分类方法：P-tuning等
第六课：NER与提示学习
讲解基于提示学习的NER方法：templateNER等
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