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ICLR神经比例定律的资源模型
神经缩放定律表征了模型性能随模型规模增加的改善情况。我们提出了一个神经缩放的资源模型，通过将任务分解为多个子任务并为其分配神经元资源（以分配给子任务的神经元数量表示），我们在玩具问题上经验证实以下实验发现：（1）子任务的损失与其分配的神经元
PDF5 months ago
通过自动学习组合子任务实现高效样本强化学习
自动结构化奖励函数以提高样本利用率，并在稀疏奖励环境中显著优于现有技术基线。
PDF5 months ago
分治与统治：复杂自然语言处理任务的多变压器架构
采用细分子任务和多模型联合的方法，简化了微调数据集的编制，增加了整体可控性，并在减少性别偏见的复杂任务中展示了比单一模型更好的性能。
PDF8 months ago
NADI 2023：第四届阿拉伯语细分方言识别共享任务
第四届 Nuanced Arabic Dialect Identification 共享任务（NADI 2023）的研究结果是：通过提供新颖的数据集和定义有意义的子任务，NADI 旨在推动最先进的阿拉伯语自然语言处理研究，并在标准化条件下促
PDF8 months ago
WojoodNER 2023: 首个阿拉伯命名实体识别共享任务
WojoodNER-2023 是第一个阿拉伯命名实体识别（NER）共享任务，提供新的 NER 数据集（即 Wojood），定义了用于不同 NER 方法之间有意义比较的子任务。本次共享任务包含两个子任务：FlatNER 和 NestedNER
PDF8 months ago
IJCAI深度强化学习中奖励机制抽象的上下文预规划，以增强迁移能力
为解决深度强化学习代理在任务转移中的过度拟合问题和对现实环境的适应性差的问题，提出一种基于奖励机器的任务表示方法，使用抽象状态图与任务奖励动态的相互作用诱导子任务，从而实现在不同任务间的知识共享和过程优化的目标。经实验测试表明，该方法在各个
PDFa year ago
基础模型的工具学习
本文系统地介绍了工具学习在认知起源、模型学习和用户指令等方面的背景，并总结了现有的工具增强和工具导向学习研究，并提出了一个通用的工具学习框架。最后通过 17 个代表性工具的实验结果展示了基金会模型在熟练使用工具方面的潜力，同时指出了需要进一
PDFa year ago
ACLUPB 参加 SemEval-2021 任务 8：作为多回合问答的测量语义信息提取
该研究旨在通过语义信息提取对科学文献中的计量和计数进行分析，并提供数据集以培训模型提取科学文本中的测量信息，并通过五个子任务来构建，并采用多回合问答的方法解决前三个子任务，最终在测试集上获得了 36.91％的重叠 F1 分数。
PDF3 years ago
NADI 2021：第二届阿拉伯语细分方言识别共享任务
介绍了 NADI 2021 第二次 Nuanced 阿拉伯方言识别共享任务的研究结果，该任务包括四个子任务：国家级 Modern Standard Arabic (MSA) 识别、国家级方言识别、省份级 MSA 识别和省份级子方言识别，并介
PDF3 years ago
ACLIIE-NLP-Eyas 在 SemEval-2021 任务 4 中：通过特殊标记、重新排序、孪生编码器和回译增强 PLM 以用于 ReCAM
本文介绍了我们针对 SemEval-2021 任务 4 的三个子任务的系统：抽象意义阅读理解的所有三个子任务。为了帮助我们的模型更好地表示和理解自然语言中的抽象概念，我们设计了很多简单而有效的方法，适应于基础模型（RoBERTa）, 并采用
PDF3 years ago
SemEval-2015 任务 10：Twitter 情感分析
本文介绍了 2015 年 SemEval 共享任务，即推特情感分析。该任务为历年来最受欢迎的情感分析任务，共有超过 40 支团队参与。今年的任务共有五个情感预测子任务，其中两个为往年任务的重现，另外三个则为全新任务，旨在预测单个推特中对主题
PDF5 years ago
基于新的分解策略的实体和关系联合抽取
本文提出了一种基于序列标注的分解策略，将联合实体和关系抽取任务划分为头实体抽取 (HR) 和尾实体及关系抽取 (TER) 两个子任务，这两个子任务进一步分解为多个序列标注问题以方便通过分层边界标签器和多跨度解码算法解决。实验表明，该方法在三
PDF5 years ago
MMSemEval-2019 任务 8：社区问答论坛中的事实检查
SemEval-2019 任务 8 旨在检测社区问答论坛中的事实，其中子任务 A 是判断一个问题是要求事实信息还是意见 / 建议，还是仅仅是社交。子任务 B 要求预测对事实问题的回答是真实的，假的还是不恰当的回答。该研究共收到了 17 个子
PDF5 years ago
MM基于知识的不确定性顺序决策制定
本文提出一种将 DRL 算法与符号计划相结合的新算法，引入声明性知识来提高其数据效率和可解释性，并通过公开基准的实验分析验证了其子任务的可解释性，结果表明我们的方法在数据效率方面优于现有的最先进方法。
PDF5 years ago
IJCAI基于多角度双反馈网络的法律判决预测
本文提出了一种基于多角度双向反馈网络和词语搭配注意力机制的法律判决预测方法，以拓扑结构作为多个子任务的依赖关系，通过充分利用它们之间的结果依赖关系来解决现有方法在多个子任务之间的效率低下和相似描述但不同刑罚的问题，并在所有预测任务上显著提高
PDF5 years ago
ICLR学习多级层次结构及回溯
本文介绍了一种新的 Hierarchical Reinforcement Learning (HRL) 框架 - Hierarchical Actor-Critic (HAC)，该框架能够克服在试图同时学习多个策略层级时出现的不稳定性问题，
PDF7 years ago
SIGIR支持任务型搜索的查询建议生成
本文提出了一个基于概率建模框架的查询建议生成方法，通过从多个数据源获取关键词，并生成与之相关的查询建议，用 TREC 任务轨迹的测试套件来评估和分析模型的每个组成部分。
PDF7 years ago
教师 - 学生课程学习
我们使用 Teacher-Student Curriculum Learning（TSCL）框架进行自动课程学习，该框架依赖于一系列的 Teacher 算法，这些算法使得学生通过选择更好的子任务进行训练，并通过解决遗忘问题来提高学习速度。我
PDF7 years ago
ICML多任务深度强化学习中的零样本任务泛化
在强化学习中，我们介绍了一种新的强化学习问题，其中代理需要在学习解决子任务的有用技能后学习执行指令序列。我们考虑到先前未见的指令和更长的指令序列的泛化，为此，我们提出了一种基于类比的新目标和一个层次结构架构，并提出了一个新的神经网络架构来解
PDF7 years ago
ICML具有策略草图的模块化多任务强化学习
本论文提出了一种基于策略草图的多任务深度强化学习框架，该框架实现了通过关联每个子任务与模块化子策略、跨任务共享子策略的方式来提高任务性能，并自然地产生可解释的基础行为库，以便迅速适应新任务。
PDF8 years ago