nl4opt competition | BriefGPT

关键词nl4opt competition

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基于自然语言描述的优化问题制定：NL4Opt 竞赛
利用自然语言处理方法实现优化问题的自动解决，涉及 NL4Opt 比赛和相关任务数据集，以及通过该比赛所展示的相应解决方案。
PDFa year ago
OPD@NL4Opt：优化问题命名实体识别任务的组合方法
本文在 NL4Opt 竞赛的子任务 1（NER 任务）中提出了一种集成方法。我们首先在竞赛数据集上对预训练语言模型进行微调，然后采用差分学习率和对抗性训练策略来增强模型的泛化能力和鲁棒性。此外，我们还采用模型集成方法进行最终预测，在 NER
PDF2 years ago
自动识别命名实体并突出显示以自动生成优化问题
本研究使用机器学习将线性规划的数学问题描述转化成相应的数学公式，利用输入中的命名实体和增强输入突出这些实体，并在 NL4Opt 竞赛中取得了最高准确率和第一名的成绩。
PDF2 years ago
VTCC-NLP 参加 NL4Opt 竞赛子任务 1：命名实体识别的集成预训练语言模型
本文使用三个预训练的语言模型（XLM-R、BART 和 DeBERTa-V3）作为上下文嵌入的增强，用于命名实体识别，最终在 NL4Opt 竞赛子任务 1 上取得了 92.9％的 F1 得分，并排名第五。
PDF2 years ago
标签嵌入和明确定义中间表示改善问题描述的自动生成
该研究提出一种自动将优化问题转化为规范表述的方法，并引入实体标签嵌入来利用给定的实体标签信息，该方法通过消融实验证明了其有效性，在 NeurIPS 2022 NL4Opt 竞赛子任务 2 中位列第二名。
PDF2 years ago