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基于 StackOverflow 的小样本命名实体识别
提出了 RoBERTa+MAML 方法，用于解决 StackOverflow 上的注释挑战，通过元学习来进行少样本命名实体识别，并在 StackOverflow 命名实体语料库上取得了 5% 的 F1 分数改进。通过增强领域特定短语处理来进
PDF3 months ago
领域特定预训练模型的重要性：相较通用模型而言
研究表明，对面向单一领域的数据进行预训练，也可以得到性能强大且经济实惠的替代解决方案，本文以 StackOverflow 为例，使用 SOBertBase 和 SOBertLarge 模型在该领域上预训练，并在 SO 特定的四个下游任务上验
PDFa year ago
StackOverflow 中的实体集合扩展
研究如何同时处理多个种子实体类型并利用预先训练的语言模型来协同扩展与软件相关的领域中实体集。提出了一个新的 SECoExpan 框架对现有方法进行了改进，并在实验中获得了显著的改进。
PDF2 years ago
MM阅读 StackOverflow 鼓励作弊：添加问题文本改进抽取式代码生成
使用 CoNaLa 语料库和 BART 模型来回答编程问题，利用问题提问和意图，结合所挖掘的 CoNaLa 数据，取得了 BLEU 达到 35.32 的优良成绩，并通过对比实验证明了 BART 模型的在无监督多模态学习和摘要提取方面的优势。
PDF3 years ago
StackOverflow 与 Kaggle 之争：关于数据科学的开发者讨论研究
本研究使用潜在狄利克雷分配主题建模来提取 24 个数据科学讨论主题，并从 StackOverflow 和 Kaggle 的 197836 篇文章中研究了它们的特征，发现 TensorFlow 相关主题在 StackOverflow 上最为普
PDF4 years ago
ACL利用预训练技术引入外部知识进行自然语言转码
本研究通过整合来自 StackOverflow 和编程语言 API 文档等两个不同来源的知识，采用数据增强和检索重采样等方法，提高了 CoNaLa 代码生成测试集上的 BLEU 分数，从而探索了将自然语言转为 Python 代码的任务的有效
PDF4 years ago