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语言模型中的不确定性：通过排名校准进行评估
开发了一种名为 “Rank-Calibration” 的新颖实用框架，用于评估语言模型的不确定性和置信度，通过量化与生成质量的关系偏差的方式，消除了二进制阈值化的需求，并在实证验证中展示了方法的广泛适用性和细粒度可解释性。
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3 months ago
基于回归神经网络的可靠预测区间
该论文采用一种名为 Conformal Prediction (CP) 的新型机器学习框架，基于独立同分布的数据，提出了一种扩展传统回归神经网络的方法，将点预测转化为满足所需置信水平的预测区间。作者在四个基准数据集和预测电离层连接中的重要参
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7 months ago
我的驾驶员观察模型是否过于自信？输入引导的校准网络用于可靠和可解释的置信度估计
本研究首次探究现代驾驶员观察模型的置信度值与正确结果概率之间的匹配程度，并提出了增强置信度校准的两种策略，分别是温度缩放和带输入引导的校准行为识别模型（CARING），实验结果显示 CARING 模型性能最佳，能够显著提高模型置信度的质量和
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2 years ago
EMNLP
基于不确定性置信度评估的反向翻译优化
本研究通过使用基于不确定性的置信度评估，提出了一种针对噪声性合成双语语料库的反向翻译方法，实验证明该方法显著提高了反向翻译的性能。
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5 years ago
基于贝叶斯网络的数据分析：一种自助法的方法
本文旨在提出解决复杂数据分析问题中的信心度测量的方法，包括判断两个节点之间的边缘是否成立、一个给定节点的马尔可夫毯子是否鲁棒以及变量排序等方面，并通过 Efron 的 Bootstrap 方法来实现对这些问题的计算高效求解。此外，作者提出使
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11 years ago
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