AIGC動態(tài)歡迎閱讀

原標(biāo)題：今日最佳NLP論文推薦：顛覆性Prompt-tuning新法
關(guān)鍵字：解讀,概念,標(biāo)簽,樣本,模型
文章來源：夕小瑤科技說
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：10468字

內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 賽博馬良本文內(nèi)容由 賽博馬良「AI論文解讀達(dá)人」 智能體生成，人工整理排版。
「AI論文解讀達(dá)人」 可提供最熱AI論文推薦、論文解讀等功能。
傳送門：
https://www.saibomaliang.com/generate?agent_id=68248fd1-32f9-4869-a35d-b6086ac0ebcf
引言：探索語言模型中的概念挖掘與級聯(lián)校準(zhǔn)在自然語言處理領(lǐng)域，語言模型的有效性往往取決于其對概念的理解和利用能力。概念挖掘與級聯(lián)校準(zhǔn)是兩種關(guān)鍵技術(shù)，它們能夠增強模型對文本分類任務(wù)的處理能力。概念挖掘指的是從文本中提取與特定類別相關(guān)的概念，而級聯(lián)校準(zhǔn)則是在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步優(yōu)化這些概念與類別之間的映射關(guān)系。通過這兩個步驟，我們可以構(gòu)建出更加精準(zhǔn)和高效的語言模型，以應(yīng)對各種復(fù)雜的文本分類挑戰(zhàn)。
在實際應(yīng)用中，例如對于一句話“Apple is a giant electronic company.”，我們需要將其分類到“BUSINESS”類別。這就需要模型能夠識別出“company”這一概念，并將其與“BUSINESS”類別聯(lián)系起來。通過概念挖掘，我們可以

原文鏈接：今日最佳NLP論文推薦：顛覆性Prompt-tuning新法

聯(lián)系作者

文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見。聚集25萬AI應(yīng)用開發(fā)者、算法工程師和研究人員。一線作者均來自清北、國外頂級AI實驗室和互聯(lián)網(wǎng)大廠，兼?zhèn)涿襟wsense與技術(shù)深度。