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教程链接：https://china-uk-zsl.github.io/kg-zsl-tutorial-iswc-2022/

零样本学习(Zero-shot Learning, ZSL)能够使机器学习模型在不看到训练样本的情况下预测新目标，在计算机视觉(computer vision, CV)和自然语言处理(natural language processing, NLP)等许多领域引起了广泛的研究兴趣。一种有效的解决方案是利用文本、属性描述和知识图谱(knowledge Graphs, KGs)等外部知识来弥合有训练样本的目标与无训练样本的目标之间的差距。本教程旨在从知识特别是KG的角度介绍ZSL。我们将首先介绍KG和ZSL的背景，然后通过案例研究介绍支持KG的ZSL的总体情况和一些有代表性的范例，最后提供一个关于基准测试和代码的实践环节。

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