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KDD
利用基于 Transformer 的集成学习来分类科学论文
本文介绍了一个系统,它包括四个独立子系统,能够将科学文献的摘要分类到给定的七个类别中,通过对这四个子系统的集成,可以得到一个在测试和验证集上 F1 分数为 0.93 的最终系统,优于现有的最先进模型 SciBERT 的 F1 分数。
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3 years ago
EMNLP
如何提高自然语言处理中同行评议的质量?
本文指出同行评审越来越不可信,其原因之一是评审人员没有明确的任务导致非可比较性评估,为此需要寻找建立激励和机制来增加 NLP 社区一致性实施的办法。
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4 years ago
PaRe: 使用公共主题空间的论文 - 审核人匹配方法
我们提出了一种基于公共主题模型的自动匹配论文与审稿人的方法,该方法可以缓解传统自动匹配方法中的词汇错配和主题重叠等问题,并通过实验验证比现有的方法更有效。
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5 years ago
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