neural text classification | BriefGPT

关键词neural text classification

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基于 Wasserstein 独立性的公平文本分类
该论文提出了一种新的方法来减轻神经文本分类中的偏见，它能够在处理公正性问题时不需要敏感属性的注释，与现有的方法相比具有可比较或更好的公正性和准确性权衡。
PDF7 months ago
EMNLP自然对手：自然对手是否能像人工对手一样有效？
本篇论文提出了一种两阶段对抗性样本生成框架（NaturalAdversaries），利用 token attribution 方法和生成模型，生成真实的自然语言文本，可以模拟在实际场景下模型的错误分类情况，概括了当前神经文本分类模型鲁棒性改
PDF2 years ago
在线群体决策对话中的思维改变机制：实证研究
研究人员使用神经文本分类和学习排序训练等技术，探究在人们在讨论会议或面试小组中如何改变想法的方法，并发展出一些改变想法的指标。
PDF2 years ago
ACL构建学习的忠实理性化
提出了一种名为 FRESH 的简化模型解释方法，通过使用任意的特征重要性分数来导出二进制标签以训练提取器，再用提取器提供的片段训练独立分类器模块，从而构成可信解释，具有超越端到端方法的预测性能优势并更容易实现。
PDF4 years ago
ACLGILE: 通用输入标签嵌入用于文本分类
本文提出了一种新的输入 - 标签模型，该模型利用标签语义和非线性输入标签嵌入来实现更好的文本分类性能，并通过跨语言和零资源的多语种文本分类实验证明了该模型的优越性。
PDF6 years ago