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原标题:今日最佳NLP论文推荐:颠覆性Prompt-tuning新法
关键字:解读,概念,标签,样本,模型
文章来源:夕小瑶科技说
内容字数:10468字
内容摘要:
夕小瑶科技说 原创作者 | 赛博马良本文内容由 赛博马良「AI论文解读达人」 智能体生成,人工整理排版。
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引言:探索语言模型中的概念挖掘与级联校准在自然语言处理领域,语言模型的有效性往往取决于其对概念的理解和利用能力。概念挖掘与级联校准是两种关键技术,它们能够增强模型对文本分类任务的处理能力。概念挖掘指的是从文本中提取与特定类别相关的概念,而级联校准则是在此基础上进一步优化这些概念与类别之间的映射关系。通过这两个步骤,我们可以构建出更加精准和高效的语言模型,以应对各种复杂的文本分类挑战。
在实际应用中,例如对于一句话“Apple is a giant electronic company.”,我们需要将其分类到“BUSINESS”类别。这就需要模型能够识别出“company”这一概念,并将其与“BUSINESS”类别联系起来。通过概念挖掘,我们可以
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作者简介:更快的AI前沿,更深的行业洞见。聚集25万AI应用开发者、算法工程师和研究人员。一线作者均来自清北、国外顶级AI实验室和互联网大厂,兼备媒体sense与技术深度。
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