text classification models | BriefGPT

关键词text classification models

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ACL探索使用人类理由的文本分类器的模型性能和解释可信度之间的权衡
我们提出了一种方法，将人类决策的解释性文本注释引入文本分类模型，从而提高模型解释的可信度，并通过多目标优化算法在性能和可信度之间达到平衡，从而显著提高模型解释的质量。
PDF3 months ago
一个基于词显著性的修改式对抗攻击文本分类模型的方法
本研究提出了一种新颖的针对文本分类模型的对抗攻击方法，即修改的基于词显著性的对抗攻击（MWSAA）。该技术利用词显著性的概念，有针对性地扰乱输入文本，旨在误导分类模型，同时保持语义连贯性。通过改进传统的对抗攻击方法，MWSAA 在逃避分类系
PDF4 months ago
EMNLP利用大型语言模型进行文本分类的合成数据生成：潜力与局限性
通过研究 LLM 生成的合成数据的表现与分类的主观性之间的关系，我们发现主观性对于模型训练的合成数据的性能具有负面影响，从而限制了利用 LLM 进行合成数据生成的潜力和局限性。
PDF9 months ago
基于 Transformer 的神经文本表示技术在错误分配中的比较研究
本研究通过使用 DeBERTa 技术，对 53 年的开源数据集进行了自动故障调整的任务进行了量化和定性分析，结果表明 DeBERTa 是在开发者和组件分配等任务中最有效的技术。
PDF9 months ago
WWW通过自训练进行域导向式任务分解，以在社交媒体中检测个人事件
提出一种两步骤方法的 social media mining，即先将任务分解为特定领域的子任务，再使用共同训练将每个关键概念的学习器结果组合起来，证明其在个人健康提及检测、危机报告检测和不良药物反应监测等任务中的有效性和一般性，即使只有少量
PDF4 years ago
使用单语对齐更新预训练词向量和文本分类器
本文中，我们研究了将词向量模型适应到新的文本数据的问题，我们将适应问题转化为单语词向量对齐问题，通过使用 RCSLS 准则对向量进行对齐，再简单地对模型进行平均即可，在词嵌入和文本分类模型应用实验中，我们证明了这种方法能够在所有设置中产生良
PDF5 years ago