1. What are the key steps involved in zero-shot text classification? The text mentions that we avoid data labelling, but what specific steps are involved in the process?

2. What are the advantages of zero-shot text classification over traditional text classification approaches that use large amounts of labeled data? The text mentions that it uses less labeled data, but what specific advantages does this confer?

3. What are some examples of zero-shot text classification applications? The tutorial likely provides some examples, but can you provide some additional real-world applications of this technique?

4. What are some of the challenges with zero-shot text classification? While the technique has advantages, there are likely also some difficulties or limitations. Can you elaborate on what some of these challenges might be?

5. How does zero-shot text classification work under the hood? At a high level the text describes the process, but can you provide more technical details on the algorithms or models used to perform zero-shot text classification?
1. ขั้นตอนสำคัญที่เกี่ยวข้องกับการจัดประเภทข้อความแบบ Zero-shot คืออะไร ข้อความระบุว่าเราหลีกเลี่ยงการติดฉลากข้อมูล แต่มีขั้นตอนเฉพาะใดบ้างที่เกี่ยวข้องในกระบวนการนี้ 2. ข้อดีของการจัดประเภทข้อความแบบ Zero-shot เหนือวิธีการจัดประเภทข้อความแบบดั้งเดิมที่ใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมากมีอะไรบ้าง ข้อความระบุว่าใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับน้อยกว่า แต่สิ่งนี้มีข้อดีเฉพาะเจาะจงอะไรบ้าง 3. ตัวอย่างการใช้งานการจัดประเภทข้อความแบบ Zero-shot มีอะไรบ้าง บทช่วยสอนน่าจะมีตัวอย่างบางส่วน แต่คุณสามารถประยุกต์ใช้เทคนิคนี้ในโลกแห่งความเป็นจริงเพิ่มเติมได้หรือไม่ 4. อะไรคือความท้าทายในการจัดประเภทข้อความแบบ Zero-shot? แม้ว่าเทคนิคนี้จะมีข้อดี แต่ก็ยังมีความยากหรือข้อจำกัดอยู่บ้าง คุณช่วยอธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับความท้าทายเหล่านี้ได้ไหม 5. การจัดหมวดหมู่ข้อความแบบ Zero-shot ทำงานอย่างไร ในระดับสูง ข้อความจะอธิบายกระบวนการ แต่คุณสามารถให้รายละเอียดทางเทคนิคเพิ่มเติมเกี่ยวกับอัลกอริทึมหรือแบบจำลองที่ใช้ในการจัดประเภทข้อความแบบ Zero-shot ได้หรือไม่
spam lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor creativity violence