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原標題：今日最佳NLP論文推薦：顛覆性Prompt-tuning新法
關鍵字：解讀,概念,標簽,樣本,模型
文章來源：夕小瑤科技說
內(nèi)容字數(shù)：10468字

內(nèi)容摘要：

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引言：探索語言模型中的概念挖掘與級聯(lián)校準在自然語言處理領域，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)校準是兩種關鍵技術，它們能夠增強模型對文本分類任務的處理能力。概念挖掘指的是從文本中提取與特定類別相關的概念，而級聯(lián)校準則是在此基礎上進一步優(yōu)化這些概念與類別之間的映射關系。通過這兩個步驟，我們可以構建出更加精準和高效的語言模型，以應對各種復雜的文本分類挑戰(zhàn)。
在實際應用中，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

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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與技術深度。