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ACL异常语言的极小极大和 Neyman-Pearson 元学习
为提高 MAML 方法在跨语言自然语言处理中的鲁棒性，本文提出了两个基于最小化最大风险和约束性分布分别的构思而实现的改进版本：Minimax MAML 和 Neyman-Pearson MAML。这两种标准均构成了可微分的两人博弈。研究者在
PDF3 years ago
ACL基于元学习的依存句法快速跨语言适配
应用元学习技术，使用模型无关的元学习 (MAML) 在不同的语言上进行训练，实现快速适应新语言，有效提高了在少量数据集下，处理跨语言 NLP 问题时的效果。
PDF3 years ago
EMNLP无需监督学习排名检测细粒度跨语义差异
本文介绍了一个训练多语言 BERT 模型的策略，通过学习排列变异的不同粒度的合成样本来提高细粒度语义差异的预测和注释。本文还推出一个新的数据集，旨在评估我们的模型在英语 - 法语两种语言之间的语义分歧上的标注效果。结果表明，相对于强的句子级
PDF4 years ago
EMNLP谱中的秘密：使用谱相似度测量预测跨语言任务性能
本研究通过跨语言 NLP 任务探讨了单语嵌入空间的相似性与性能之间的关系，提出了基于光谱的同构测度技术，证明其比先前的标准同构测度方法表现更佳，且其与基于语言距离的方法的结合有助于提高任务性能相关性。
PDF4 years ago
ACL使用词汇定义学习双语词嵌入
本文提出了一种新的双语词嵌入方法 BilLex，通过公共词汇定义词对策略自动识别和传播精确细粒度单词对齐，从而实现双语之间的语义和知识迁移，并在词级和句子级翻译任务中显著优于先前的嵌入方法。
PDF5 years ago