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sentence-level classification
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借助字符级噪声对 BERT 进行微调,实现零 - shot 迁移到方言和密切相关的语言
本文介绍了一种方法,通过在 fine-tuning BERT 模型时引入不同形式的字符级噪音,实现了对不同方言和语言的零 - shot 跨语言迁移。作者在三个句子级分类任务上 fine-tune BERT,并在若干未知的方言和语言上进行了评
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a year ago
EMNLP
增强式自然语言用于生成式序列标记
该研究提出了一种生成式框架,用于多个序列标记任务和句子级分类。与以往的判别式方法不同,该模型通过共享自然语言输出空间,自然地融合标签语义,并在任务之间共享知识。该框架具有通用性,可在 few-shot、低资源和高资源任务上表现良好,并在命名
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4 years ago
稀疏注意力神经网络联合训练的序列标记和分类
提出一种利用 LSTM 网络同时学习句子级别分类任务和序列标注任务的模型,通过语义相关性对单词进行加权的稀疏注意力机制,该方法在 ATIS 和 TREC 数据集上表现优于基准模型。
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7 years ago
词嵌入及其在句子分类任务中的应用
该论文的第一部分介绍了词嵌入的必要性、创建方法、有趣的属性及其与图像嵌入的比较;第二部分实现了一个基于预训练词向量的卷积神经网络,用于几个句子级分类任务,取得了与最先进技术相当或领先的结果,说明与随机的词向量相比,预训练的词向量具有强大的能
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8 years ago
EMNLP
卷积神经网络用于句子分类
使用预训练字向量对卷积神经网络进行训练,支持 fine-tuning 并结合静态和动态字向量,以提高句子级分类准确率并在多项基准测试中超越现有技术。
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10 years ago
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