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不平衡研究提案主题推理中的跨学科公平性:一种基于层次变压器的选择插值方法
基于 Transformer 编码器 - 解码器架构实现的主题标签推断系统,利用插值技术在训练时从非跨学科提案中创建一系列伪跨学科提案,旨在减少模型训练中的偏见,进行了大量实验证明了该方法在主题推断任务中显著减轻了产生的不公平。
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10 months ago
EMNLP
用于短文本分类的主题记忆网络
我们提出了用于短文本分类的主题记忆网络,采用新颖的主题记忆机制来编码类别标签的潜在主题表示,实验结果表明,我们的模型在短文本分类方面优于现有模型,并生成连贯的主题。
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6 years ago
使用深度神经网络从 LDA 模型中学习
本研究提出了一种使用深度神经网络预测 LDA 模型中潜在主题分布的方法,借鉴了迁移学习的思想,实现了在大大降低计算时间的同时取得较好的分类效果。
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9 years ago
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