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古埃及分类器鉴定作为一个低资源序列标记任务
通过实施序列标记神经模型，本文首次尝试解决 Ancient Egyptian 文本中分类符号的辨识问题，并对比了以频率为基础的基准模型，取得了令人满意的性能。
PDF5 days ago
印地语单词问题解决的动词分类
我们建立了一个使用动词的印地语算术应用题求解器，通过动词分类识别印地语的运算，并生成答案。我们研究了多种方法来进行动词分类，并进行了比较研究。
PDF7 months ago
CLadder: 评估语言模型因果推理能力的基准
通过创建一个新的自然语言处理任务，基于因果图和问题，研究大型语言模型在因果推理方面的能力，并提出一种特定的激励策略来评估和分析这种推理能力。
PDF7 months ago
ACLGEC-DePenD: 非自回归文法错误修正与解码的解耦置换
我们提出了一种新的非自回归方法来解决语法错误纠正的问题，该方法使用置换网络和基于逐步展开去噪自编码器的解码网络，通过一次前向传递找到最佳输入序列的排列，避免了自回归方法的构建，实验结果表明我们的网络比以前所知的非自回归方法有更好的效果，并达
PDF8 months ago
EMNLP民事诉讼中的法律论证任务
本文介绍了一个新的自然语言处理任务和数据集，基于美国民事诉讼领域，旨在为评估现代法律语言模型提供具有挑战的任务。研究表明，fine-tuning 法律 transformer 模型相对于随机基线模型更有优势，但推理法律论点的实际能力仍是具有
PDF2 years ago
COLING利用预训练的序列到序列模型从医院病历记录中总结患者问题
本研究提出了一项新的自然语言处理任务，旨在利用医生在住院期间的病程记录摘要产生病人日常护理计划中的问题列表，并使用自然语言处理技术实现了该任务，结果表明，使用 T5 和 BART 两种 state-of-the-art seq2seq tr
PDF2 years ago
使用特定单词构造句子
本文介绍了一种使用 BART 模型完成基于任意单词集构建句子的任务，并通过使用四个单词生成句子进行训练，从而实现了很高的句子生成质量，该任务可用作任何语言模型的评估机制。
PDF2 years ago
ACL阵营划分：阴谋论社交媒体中的内部人与外部人分类
分析社交媒体情报，定义了一个新的 NLP 任务来区分 Insiders 和 Outsiders，并设计了一个新的预训练语言模型 NP2IO 来处理这个任务。
PDF2 years ago
ACL联合优化标记化和下游模型
本文提出了一种优化分词器和模型以找到适当分词的新方法，该方法可用于各种 NLP 任务，包括后处理和多种语言翻译。实验结果表明，该方法通过确定适当的分词方法可以提高性能。
PDF3 years ago
ACL利用基于 BERT 的标记分类和跨度预测技术进行有毒跨度检测的 SemEval-2021 任务 5 的 NLRG
该研究探讨了基于 BERT 的模型在 SemEval-2021 毒性跨度检测任务中的性能，研究了多种模型，包括 Token 分类或跨度预测，最佳模型达到 F1 得分 0.6753，在基线模型上提高了 3%。
PDF3 years ago
BERT 和 ALBERT 句子嵌入在下游 NLP 任务中的表现评估
探讨了使用 BERT 和 ALBERT 进行 Sentence Embedding 的方式，并通过实验发现，对于 STS 和 NLI 数据集的任务，ALBERT 表现明显优于 BERT。
PDF3 years ago
关于语篇表征结构分析的第一次共享任务
该论文介绍了 2019 IWCS 分享任务的语义分析，目的是为英语句子生成话语表示结构（DRSs）。
PDF4 years ago
一种跨类别集成方法以提高 Reddit 实体标记的鲁棒性
本研究探讨使用不同语料库训练的最新词性标注模型在 Reddit 论坛讨论帖子等用户生成数据中的表现，发现即便少量的 in-domain 数据，也能胜过大量来自其他 Web 领域的数据，同时也提出多种错误类型的分类，并使用集成学习法提高了模型
PDF4 years ago
仇恨言论的法律方法：将欧盟的法律框架操作化以打击仇恨表达的自然语言处理任务
本文提出通过将判断众声喧哗是否应受刑事法律管辖作为 NLP 任务的 ' 法律方法 ' 来检测众声喧哗。基于欧盟法律框架和建立一个新的数据集，作者将众声喧哗检测分解成两个子任务：' 目标群体 ' 和' 针对行为 '，并且通过简单化任务的方式使
PDF4 years ago
文本风格迁移的问题在哪里？
本文探讨了最近机器学习的几篇主题是关于文本的自动化风格转移的研究，不同的研究者提出了不同的算法、数据集和目标指标来解决这一 NLP 任务，本文致力于讨论这一 NLP 任务的可能形式化，以期进一步增加对它的兴趣。
PDF6 years ago
使用 1 - 局部会员查询进行学习
该研究旨在解决人工标注数据的不足之处，提出了一种新的局部会员查询模型，以解决在机器学习和自然语言处理任务中的动态标记问题，并通过实验证明了这种方法的实用性。
PDF9 years ago
ACL通过系统组合提高数据驱动的词类标注
本文研究利用不同数据驱动系统之间的建模差异探讨如何应用投票策略和二级分类器来结合不同系统的输出，以提高词性标注任务的准确性，实验表明各种结合策略的标注器均优于它们的最佳组件，其中最佳组合标注器的错误率比最佳单个标注器低了 19.1%。
PDF26 years ago