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knowledge-aware perturbations
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识别和缓解虚假关联,提高自然语言处理模型的鲁棒性
本研究提出了一种方法,利用解释性方法从文本中提取影响模型决策过程的标记,分析模型在多个语料库上的预测并进一步通过知识感知扰动来区分 ' 真正 ' 的标记和 ' 虚假 ' 标记,有效地识别出一组 ' 捷径 ',从而实现在多个应用中的更加鲁棒的
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3 years ago
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