spearman's correlation | BriefGPT

关键词spearman's correlation

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多项选择阅读理解的问题难度排名
在评估英语学习者时，多项选择（MC）测试是一种有效的方法。本文探讨了自动化方法来对 MC 问题进行难度排序，并比较了任务迁移和零样本学习的方法。结果表明，任务迁移在难度排序方面优于阅读理解，而零样本学习方法在问题难度排序方面比绝对评估和任务
PDF3 months ago
EMNLP改进聚类句子嵌入的对比学习与焦点信息交叉熵
该研究提出了一个无监督对比学习框架，将 SimCSE 与难负样本挖掘相结合，旨在增强句子嵌入的质量。在各种 STS 基准测试上的实验表明，我们的方法在 Spearman 相关性和表示对齐性和一致性方面改进了句子嵌入。
PDF9 months ago
增强排名的无监督句子表示学习
本文提出了一种基于相邻句子的无监督句子编码器 RankEncoder，利用相邻句子约束进行训练，在语义文本相似度性能、相似句子对的有效性和普适性等方面都较好地表现，达到了 80.07% 的斯皮尔曼等级相关性，相较于最先进技术性能有 1.1%
PDF2 years ago
一个新的相关系数
本文回答了一个问题：是否可能定义一个与经典相关系数（如 Pearson's correlation or Spearman's correlation）一样简单的相关系数，并且能够一致估计出某种简单可解释的度量变量之间相互依赖程度的度量，满
PDF5 years ago