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word importance
搜索结果 - 5
ROUGE-K：您的摘要是否含有关键词？
我们提出了一种关键词取向的评估指标 ——ROUGE-K，该指标通过定量回答 “摘要中是否包含关键词” 这个问题来评估自动摘要模型是否包含有信息性的单词。通过这种关键词感知的度量方法，我们令人惊讶地发现，当前的一个强基准模型在摘要中常常会遗漏
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4 months ago
词重要性解释了提示如何影响语言模型的输出
通过改变提示中的单词以揭示其对模型输出的统计影响来改善大型语言模型的可解释性，检验结果显示单词重要性得分与多个评分函数的预期后缀重要性密切相关。
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4 months ago
EMNLP
TextHacker: 基于学习的混合局部搜索算法用于文本硬标签对抗攻击
该研究提出了一种基于单独预测标签的敌对攻击 TextHacker，通过学习词汇替换对文本输出标签的影响来确定关键词汇，采用混合本地搜索和攻击历史估计词汇重要性来最小化被攻击文本所需的修改，该攻击在文本分类和文本蕴含方面具有显著的优越性。
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2 years ago
EMNLP
词语旋转距离
本研究旨在解决文本相似性度量中的挑战，提出了一种基于词向量旋转的新方法，利用词向量的模长和角度区分词的重要性和相似性，并通过此方法，以优化输送成本方式计算对齐相似度，相较于其他传统对齐方法和基线模型更为优越。
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4 years ago
EMNLP
探索神经机器翻译与词重要性的关系
通过基于梯度下降的方法，测量每个输入词对神经机器翻译输出的影响，从而提高神经机器翻译的可解释性。同时，揭示了语法类别对于神经机器翻译输入词的影响，为多语言翻译的设计原则提供了启示。
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5 years ago
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