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ACL
基于 ReLU 和余弦相似度的 BERT 微调在 SemEval-2021 任务 2 中的应用
本文介绍我们在 SemEval-2021 任务 2(多语种和跨语言上下文中的词义消歧)中的贡献,包括使用多个语言模型进行细化调整以取得更好的结果,最终我们的最佳模型结果为 92.7%的准确率,排名第四。
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3 years ago
EMNLP
演讲者通过上下文填补词汇语义空缺
通过研究 18 种不同语言中的单词,文章证明了词汇歧义的大小与上下文提供关于其信息量的相关性,从而推断有歧义的单词可以在上下文中被澄清,使其更好理解。
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4 years ago
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