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L3Cube-MahaNews：马拉地语基于新闻的短文本和长文档分类数据集
我们介绍了 L3Cube-MahaNews，这是一个关注新闻标题和文章的最大的监督式马拉地语文本分类语料库，包含超过 1.05L 条记录，分为 12 个不同类别的多样性范围。我们提供了使用最先进的预训练 BERT 模型在这些数据集上的详细统
PDF2 months ago
我的 Boli：混合马拉地语 - 英语语料库，预训练语言模型和评估基准
本文介绍了一个新的程序混合（Code-mixed）语料库及预训练模型，为印度语言 Marathi 的程序混合研究奠定了基础，并提供了三个数据集用于下游任务。
PDFa year ago
基于交互的学习与行动包容性反馈
本文探讨了交互接地学习（IGL) 中的问题，其中学习者的目标是在没有明确奖励的情况下与环境进行最佳交互，提出了一种算法和分析来解决反馈向量包含动作的情况限制 IGL 成功的问题，并通过基于监督数据集的大规模实验证明了这种新方法的有效性。
PDF2 years ago
ACL使用多任务学习还是中间微调进行预训练编码器转移学习的决策
本文研究比较了三种自然语言处理中的迁移学习方法，即 STILTs、MTL 以及 MTL-ALL 的表现。结果显示，MTL-ALL 的性能不如其他两种方法，而在目标任务比较少的情况下，性能较好的是采用 pairwise MTL 方法。
PDF2 years ago
ECCV通用视觉模型的网络监督概念扩展
本文介绍了一种有效且廉价的方法：利用监督数据集学习技能，利用网络图像搜索学习概念，再利用 GPV 跨技能传递视觉知识，以实现 web-based 的概念扩展；同时，提出了支持各种任务的新架构 GPV-2，在多项基准测试中表现优异。
PDF2 years ago
ICLR多任务提示训练实现零样例任务泛化
通过将广泛多样的监督数据集转换为易读提示集合的方式，使用预先训练的编码器 - 解码器模型进行多任务学习可以直接导致强大的零 - shot 表现，该方法能够在多个标准数据集上表现出比同类模型大多数情况下强 16 倍的性能，并在 BIG-ben
PDF3 years ago
监督无监督学习
提出了一种框架，利用从一组有监督数据集获取的知识来处理新的无监督数据集，该框架可以减少无监督学习中的主观性并提供一种评估无监督算法的原则方法，在聚类方面，它可以帮助选择聚类数量和算法，去除异常值并从许多小数据集中学习共性特征，从而实现了零样
PDF7 years ago