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label dependency
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只用 LLM 来按照用户指令培养文本分类器
我们的研究旨在通过用户指令生成文本分类数据，从而可以训练一个小型文本分类器，而无需任何人工注释或原始语料库。我们的提出的孵化器是第一个可以处理复杂甚至是相互依赖类别 (如 “教育家发表的 TED 演讲” 和 “其他”) 的框架，通过在分类数
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3 months ago
多视图图对比学习的提示调优
我们提出了一种多视角图对比学习方法，并为其设计了提示调整方法，以缩小预训练和下游任务之间的差距。
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9 months ago
通过因果关系的角度准确利用标签依赖进行多标签文本分类
使用反事实文本分类器（CFTC）通过阻止相关性偏见来消除标签依赖引起的预测偏见。实验证明，我们的 CFTC 在数据集上明显优于基准模型并有效消除了相关性偏见。
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9 months ago
ACL
基于原型化摊余条件随机场的少样本事件检测
该研究提出了一种 Prototypical Amortized Conditional Random Field（PA-CRF）模型，用于近似标签原型之间的转移分数来建模字词依赖性，同时引入高斯分布模型来缓解模型对不充足数据的不确定性，从而
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4 years ago
无序学习：减轻多标记分类中的曝光偏差
本文提出了一种新的多标签分类框架，不依赖于预定义的标签顺序，有效减轻暴露偏差，通过实验结果表明，相较于竞争基线模型，该方法具有很大的优势和更好的泛化能力，可生成更好的未训练标签组合。
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5 years ago
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