neural text classifier | BriefGPT

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COLINGLIME: 无种子弱监督文本分类
LIME 是一种基于蕴涵关系的伪分类方式，可取代传统脆弱的种子词生成过程，结合弱监督文本分类和文本蕴涵建模来优化分类流程，通过实验取得了史上最优结果。
PDF2 years ago
可解释的研究复制预测：通过变分上下文一致性句子掩蔽实现
本文提出了一种可解释的神经文本分类器：利用弱监督方法和 unlabeled 数据集，通过上下文提取关键句子的 Variational Contextual Consistency Sentence Masking（VCCSM）方法，提高了
PDF2 years ago
ACL训练，分类，解释：学习诊断翻译模型
本文介绍了一种基于神经文本分类器的方法，将自然语言处理中翻译模型的自动化评估与人类评估相结合，并揭示人机差异，其中包含翻译质量和人工智能的深入讨论。
PDF5 years ago
EMNLP抽取式对抗网络：基于高召回率的社交媒体帖子个人攻击识别解释
通过在现有的精细硬性注意力解释结构上添加对抗性层，可以提高模型对神经文本分类器决策进行高召回解释的能力，并更好地检测社交媒体评论中的个人攻击。
PDF6 years ago
EMNLP文本预处理在神经网络架构中的作用：文本分类和情感分析的评估研究
本文研究了文本预处理决策（特别是分词、词形还原、小写和多词组合）对标准神经文本分类器性能的影响，并在文本分类和情感分析这两个方面进行了广泛的评估。我们发现，虽然简单的分词通常足够，但预处理技术之间仍存在显着差异，因此这个通常被忽视的步骤很重
PDF7 years ago