cloze task | BriefGPT - AI 论文速递

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基于提示的填空数据增强生成式少样本问答
本研究开发了 Gotta，一种基于生成式提示的的数据增强框架，旨在改善 few-shot question answering 学习中深层语义推理的挑战。研究表明，Gotta 始终优于竞争基线，验证了基于提示调整的背景填充任务的有效性，在
PDFa year ago
ACL车辆维修领域可能使用的材料学习 —— 以钢材为例？
我们提出了一种新的方法，通过探究预训练的语言模型（PLMs）中的填充式任务设置来学习车辆维修领域中组件的特定于领域的可能材料，以克服缺少注释数据集的问题。我们设计了一种新的方法来汇总一组填充式查询模板中显著的预测结果，并表明使用小型、高质量
PDFa year ago
KDD双向 Transformer 用于顺序推荐中解决 Cloze 任务偏差问题
本研究提出了一种新颖的倾向性评分机制，旨在纠正序列推荐中的暴露偏差，并实证了该方法对暴露偏差的鲁棒性。
PDFa year ago
SemEval-2022 任务 7：使用 Transformer 和序数回归解决填空测试
使用预先训练好的 transformer 作为骨干，该模型旨在解决多任务学习中的分类和排序任务，在 Wikihow 网站相关的指导文本中找到最佳占位符，采用两个序数回归组合来解决这个任务，使用该系统在 SemEval 2022 Task 7
PDF2 years ago
ACL预训练变压器网络中的知识神经元
本文提出预训练模型中知识神经元的概念并探究其如何存储事实知识，通过使用填空测试来确定知识神经元并证明其与对应事实的正相关性。进一步研究表明，可以利用知识神经元对特定的事实进行编辑并揭示了其存储知识的方式。
PDF3 years ago
BERT4Rec: 使用 Transformer 的双向编码器表示进行序列推荐
利用双向编码表示从历史行为中建模用户的动态演变偏好对于推荐系统至关重要，我们通过使用 Cloze 任务对历史序列项进行联合编码来解决这个问题，并在四个基准数据集上展开广泛实验，结果显示我们的模型在各种顺序模型中表现出色。
PDF5 years ago
ACL利用事件知识进行隐式论证预测
通过简单的 cloze 任务训练神经模型，提高了隐式论证预测性能，该模型利用叙事连贯性和实体显著性进行预测。
PDF6 years ago