learning-to-rank loss | BriefGPT

关键词learning-to-rank loss

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ACL多级排序的分层实体类型推断
本文提出一种新的层次实体分类方法，该方法在训练和预测期间均考虑本体结构，其中我们的新颖多级学习排名损失根据类型树将正类型与负同级进行比较；在预测期间，我们定义一个由粗到细的译码器，基于已预测的父类型限制每个本体级别上的可行候选项。我们在多个
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