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MCL@IITK 在 SemEval-2021 任务 2 中:使用增强数据、信号和变压器进行多语言和跨语言上下文单词消歧
本文介绍了解决 SemEval 2021 任务 2 的方法,即多语言和跨语言上下文词义消歧。通过使用预训练的基于 Transformer 的语言模型,包括 ELECTRA 和 ALBERT,对英语任务和 XLM-R 对所有其他任务进行微调,
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3 years ago
SemEval-2021 任务 9 中的 TAPAS: 使用中间预训练对表格进行推理
本文介绍了 TAPAS 在语句验证和证据查找领域的贡献,该任务需要识别给定表的内容是否支持、中立或反驳一个陈述,使用 Eisenschlos 等人的二进制 TAPAS 模型。
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3 years ago
ACL
不确定性和惊讶力量结合:利用基于不一致特征进行幽默识别
通过研究幽默机制,将笑话分成两个部分:设定和妙语。由于底层模型的不断升级,我们能够将设置和妙语一起馈入 GPT-2 语言模型,并计算笑话的不确定性和惊喜度。实验结果表明,这两个特征具有更好的识别非笑话和笑话的能力。
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4 years ago
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