pseudo data | BriefGPT - AI 论文速递

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COLING问一问先行，增强终身语言学习能力
本文提出了一种名为 AQF-RQ 的新型学习方法，包括一种新的数据格式以及一种训练任务，使模型更容易生成与先前任务相对应的伪数据，并在分界清晰和不清晰的情况下对伪数据更具鲁棒性，可以实现与多任务学习只有 0.36％左右的性能差距。
PDF2 years ago
离线强化学习中的引导式 Transformer
本文提出了一种名为 Bootstrapped Transformer 的新算法，将 bootstrapping 思想和模型自我生成更多离线数据相结合，进一步提高序列模型训练的效果，该方法在两个离线 RL 基准测试中均取得了优于其他强基线方法
PDF2 years ago
DirectQE: 机器翻译质量估计的直接预训练
本文提出 DirectQE 框架，通过直接预训练来提高机器翻译质量估计（QE）任务的性能，其中生成器训练产生更接近真实 QE 数据的伪数据，检测器使用类似 QE 任务的新目标在这些数据上进行预先训练。在广泛使用的基准测试中，DirectQE
PDF3 years ago
EMNLP将伪数据融入语法错误纠正的实证研究
通过广泛的实验研究，研究了伪数据的生成或使用方式对语法错误纠正模型训练的影响，而不对模型结构进行任何修改，实现了在 CoNLL-2014 测试集（$F_{0.5}=65.0$）和 BEA-2019 共享任务官方测试集中的最优表现。
PDF5 years ago