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训练语言模型进行数据提取的技巧
本文旨在通过研究和基准测试改进训练数据提取的技巧，提出了一种改进的训练数据提取算法，并基于 GPT-Neo 1.3B 对算法进行了评估，实验结果表明，该算法在大多数情况下优于基线模型。
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a year ago
RankT5：使用排序损失对 T5 进行文本排序微调
本文提出 RankT5，通过两种基于 T5 的排名模型结构来直接输出每个查询文档对的排名分数，并通过 ' 成对 ' 或' 列表 ' 排列损失进行微调以优化排名表现。实验表明，利用排名损失的所提出的模型可以在不同的公共文本排名数据集上取得实质
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2 years ago
从含噪技能标签中学习职位名称相似度
该论文提出了一种无监督表示学习方法，使用嘈杂的技能标签训练作业职称相似性模型，证明其在文本排名和工作归一化等任务中非常有效。
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2 years ago
使用预训练序列到序列模型的扩展 - 单 - 双设计模式进行文本排名
本文提出了一种名为 Expando-Mono-Duo 的文本排名问题的设计模式，该模式在不同领域的多个特定信息检索任务中经过了实证验证。在本文中，我们使用了预训练的序列到序列模型在标准多级排序结构中对文本进行排名。Expando 指的是在反
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3 years ago
预训练变形金刚模型用于文本排名：BERT 及其它
本文主要阐述了如何将 transformers 和 self-supervised pretraining 技术应用于文本排名问题，组成了两个高级别的现代技术，即在多阶段架构中进行 reranking 的 transformer 模型和直接
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4 years ago
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