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目前流行的第四大范式Prompt的主流思路是PVP,即Pattern-Verbalizer-Pair,主打的就是Pattern(模板)与Verbalizer(标签映射器)。 本文基于PVP,提出PET与iPET,但是关注点在利用半监督扩充自己的数据集,让最终模型学习很多样本,从而达到好效果。
目前流行的第四大范式Prompt的主流思路是PVP,即Pattern-Verbalizer-Pair,主打的就是Pattern(模板)与Verbalizer(标签映射器)。 本文是在Verbalizer(标签映射器)方面做出的创新。 文章思路是数据增强+去噪,不过数据增强在于verbalizer对于label space至expanding word space的映射,引入外部的扩展标签词集,辅助分类,去噪并不新颖,就是在细化两个场景,zeroshot滤掉扩展标签词集的低频词,并上下文校验。fewshot则是引入可学习权值,减小噪声影响。
虽然GPT在传统的预训练微调方面并没有在自然语言理解任务上达到最好的效果, 但是当使用我们提出的P-tuning方法时,便可以与BERT相媲美。P-tuning是一种新的微调方法,其使用可训练的连续空间内的prompt embeddings。在knowledge probing和superGLUE benchmark上得以提升。最重要的是,我们发现P-tuning也可以让BERT在小样本和监督学习上得以提升。且P-tuning可以在superGLUE的小样本任务上达到SOTA。
使用P-turning提示学习,进行小样本文本分类。本文值得学习。
使用最常见的BERT+fc的多标签文本分类模型,只是改进了一下损失函数。
提出一种多粒度的多标签文本分类方法。一共3个粒度:文档级分类模块、词级分类模块、标签约束性关系匹配辅助模块。
基本类型、包装类型、String类型作为参数传递之后,在方法里面修改他们的值,原值不会改变!引用类型不一定,要看是怎么修改它的。
快慢指针算法是一种基于指针的算法技巧,通常用于解决链表相关的问题。 它的核心思想是使用两个指针,一个指针移动速度较快,另一个指针移动速度较慢。通过这种方式,我们可以在遍历链表的过程中,同时比较不同的节点,以达到特定的目的。
双指针法(Two Pointers)是一种常见的算法技巧,常用于数组和链表等数据结构中。
在Java中,"containsKey"是Map接口中定义的一个方法,用于判断给定的键(key)是否存在于Map中。Map是Java中的一种数据结构,用于存储键值对(key-value pairs),其中每个键都是唯一的。
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Java中的hashCode,真的很容易弄懂
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