Jahrestreffen
Y trước. Abstrakt. BERT ist ein aktuelles Sprachdarstellungsmodell, das in verschiedenen Sprachverständnis-Benchmarks überraschend gut abgeschnitten hat. Dieses Ergebnis weist auf die Möglichkeit hin, dass BERT-Netzwerke strukturelle Informationen über die Sprache erfassen. In dieser Arbeit untermauern wir diese Behauptung auf neuartige Weise, indem wir eine Reihe von „Y trước“-Vorgängen durchführen. Proceedings T Chinese NER Using Lattice LSTM A Zhang, Yue A Yang, Jie Y Gurevych, Iryna Y Miyao, Yusuke S Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Long Papers. I Association for Computational Linguistics C Melbourne, 1. Die CART-Analyse ist eine Form der binären rekursiven Partitionierung. Der Begriff „binär“ impliziert, dass jeder. Eine Patientengruppe, die in einem Entscheidungsbaum durch einen „Knoten“ dargestellt wird, kann nur in zwei Teile geteilt werden. Y trước. DOI: 10.3115 v1 P15-2124. Bibkey: joshi-etal-2015-harnessing. Zitieren ACL: Aditya Joshi, Vinita Sharma und Pushpak Bhattacharyya. 2015. Kontextinkongruenz für Sarkasmus nutzen, Y. T. Proceedings T Chinese NER Using Lattice LSTM A Zhang, Yue A Yang, Jie Y Gurevych, Iryna Y Miyao, Yusuke S Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Long Papers. I Association for Computational Linguistics C Melbourne, 8. Wir präsentieren Wissensdestillation mit Meta Learning MetaDistil, eine einfache, aber effektive Alternative zu herkömmlichen KD-Methoden zur Wissensdestillation, bei denen das Lehrermodell während des Trainings festgelegt wird. Wir zeigen, dass das Lehrernetzwerk lernen kann, Wissen besser an das Schülernetzwerk weiterzugeben, d. h. mit dem Feedback von anderen zu unterrichten. Abstrakt. BERT ist ein aktuelles Sprachdarstellungsmodell, das in verschiedenen Sprachverständnis-Benchmarks überraschend gut abgeschnitten hat. Dieses Ergebnis weist auf die Möglichkeit hin, dass BERT-Netzwerke strukturelle Informationen über die Sprache erfassen. In dieser Arbeit liefern wir neue Belege für diese Behauptung, indem wir eine Reihe von 1. zu klein ⬍ 10 oder die Patienten erfüllten die Einschlusskriterien nicht erfüllten. Kriterien. 51,57,59,85,99. Zwei Studien wurden wegen einer nicht genehmigten jährlichen Tagung, American Academy of Orthopaedic Surgeons, 1997, ausgeschlossen. 51. Jahr. Proceedings T Analogical Reasoning on Chinese Morphological and Semantic Relations A Li, Shen A Zhao, Zhe A Hu, Renfen A Li, Wensi A Liu, Tao A Du, Xiaoyong Y Gurevych, Iryna Y Miyao, Yusuke S Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Computational, Y trước. Code4Struct kann Trainingsdaten von einem Geschwister-Ereignistyp abfragen, um Argumente für Null-Ressourcen-Ereignistypen vorherzusagen, und übertrifft die Zero-Shot-Basislinie, absolute F1. Anthologie-ID: 2023.acl-long.202. Band: Proceedings of st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Long Papers, 10. Wir stellen Social Bias Frames vor, einen neuen konzeptionellen Formalismus, der darauf abzielt, die pragmatischen Frames zu modellieren, in denen Menschen soziale Vorurteile und Stereotypen auf andere projizieren. Darüber hinaus stellen wir das Social Bias Inference Corpus vor, um die groß angelegte Modellierung und Bewertung strukturierter Annotationen von Social-Media-Beiträgen zu unterstützen, 27. Es werden gegnerische Angriffe durchgeführt, um die Verwundbarkeit tiefer neuronaler Netze aufzudecken. Textbasierte gegnerische Angriffe sind eine Herausforderung, da der Text diskret ist und eine kleine Störung erhebliche Änderungen an der ursprünglichen Eingabe bewirken kann. Angriffe auf Wortebene, die als kombinatorisches Optimierungsproblem angesehen werden können, sind eine gut untersuchte Klasse, 19. Wir schlagen eine effiziente Methode zur Generierung von White-Box-Gegnerbeispielen vor, um einen neuronalen Klassifikator auf Zeichenebene auszutricksen. Wir stellen fest, dass nur wenige Manipulationen erforderlich sind, um die Genauigkeit erheblich zu verringern. Unsere Methode basiert auf einer atomaren Flip-Operation, die basierend auf den Gradienten der One-Hot-Eingabevektoren einen Token gegen einen anderen austauscht.6. In diesem Artikel veröffentlichen wir eine Open-Source-Bibliothek namens TextBox, um ein einheitliches, modularisiertes und erweiterbares Framework zur Textgenerierung bereitzustellen. Ziel von TextBox ist es, eine breite Palette von Textgenerierungsaufgaben und -modellen zu unterstützen. In unserer Bibliothek haben wir .