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确定NER任务的迁移学习策略

是指在自然语言处理领域中，通过利用已有的相关任务的知识和模型来改善命名实体识别（NER）任务的性能。迁移学习可以帮助解决NER任务中数据稀缺和标注困难的问题，提高模型的泛化能力和效果。

迁移学习策略可以分为以下几种：

特征提取：利用已有任务的模型作为特征提取器，将其前几层的权重冻结，只训练后面的分类层。这样可以将已有任务的语义信息迁移到NER任务中，提高NER模型的性能。
神经网络结构迁移：将已有任务的神经网络结构应用于NER任务中。可以使用已有任务的预训练模型作为初始模型，在此基础上进行微调或调整网络结构，以适应NER任务的特点。
多任务学习：将NER任务与其他相关任务一起进行训练，共享模型的参数。通过同时学习多个任务，可以提高NER模型的泛化能力和效果。
预训练模型迁移：使用已有任务的预训练模型作为初始模型，在NER任务上进行微调。预训练模型可以是基于大规模语料库的语言模型，如BERT、GPT等。通过迁移预训练模型的知识，可以提高NER模型的性能。
数据增强：利用已有任务的数据进行数据增强，扩充NER任务的训练数据。可以通过将已有任务的标注数据中的实体信息迁移到NER任务中，或者通过生成合成数据来增加NER任务的训练样本。

迁移学习策略在NER任务中的应用场景包括命名实体识别、实体关系抽取、事件抽取等自然语言处理任务。通过迁移学习，可以减少NER任务的数据需求，提高模型的效果和泛化能力。

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主动学习（Active Learning）概述、策略和不确定性度量

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第三章 2.7-2.8 多任务学习迁移学习

2.7 迁移学习 Transfer Learninig 神经网络可以从一个任务中习得知识,并将这些知识应用到另一个独立的任务中.例如:你已经训练好一个能够识别猫的系统,你利用这些知识或者这些知识的部分去完成更好的...当任务 A 和任务 B 都有相同的输入 X 时,迁移学习是有意义的....当任务 A 的数据比数据 B 多得多时,迁移学习意义更大. 所有这些假设的前提都是,你希望提高任务 B 的性能....如果你觉得任务 A 的低层次特征,可以帮助任务 B 的学习,那迁移学习更有意义一些. 2.8 多任务学习 Multi-task learning 在迁移学习中,你的步骤是串行的,你从任务 A 里学到知识然后迁移到任务...一般来说, 迁移学习比多任务学习运用更多 ,但是在计算机视觉-物体检测中有大量应用到多任务学习,并且比分别训练不同的神经网络检测物体效果更好.

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探索无监督域自适应，释放语言模型的力量：基于检索增强的情境学习实现知识迁移

同时在无监督域自适应任务中，如何充分利用情境学习的优势进行知识迁移仍然是一个开放性问题。...这里采用了两种任务损失函数：（1）上下文任务损失，用于学习任务特征，预测标签值y；（2）上下文语言建模损失，用于学习目标域的分布。通过优化这两个损失函数，模型可以在目标域中实现知识迁移。...如上图所示，显示了 NER 任务上仅编码器模型的训练过程概述，MLM 目标会鼓励编码器学习与源域无法区分的目标分布。...该框架通过检索目标域的相似示例作为上下文，结合任务损失和领域适应损失进行情境学习，以实现知识迁移。实验采用了多个源域和目标域的数据集，包括命名实体识别（NER）和情感分析（SA）任务。...首先，可以进一步研究不同的上下文学习策略，以进一步提高语言模型的领域适应能力。其次，可以考虑在不同任务和领域之间进行联合训练，以进一步提升模型的泛化性能。

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程序员该如何确定任务的排期？

所谓定任务的排期其实就是预估完成一个任务所需要的时间，简而言之就是给你一个活，你预估下需要多长时间可以搞定。...非自主排期，就是上面定一个期限，必须在这个期限内完成任务，排期要基于这个期限确定。...自主排期也分2种情况，一种是自己比较熟悉的任务（属于重复劳动），这种不用说了，就参考之前任务的进度确定排期；另一种是完成任务需要用到新技术（涉及新的领域、新的技术栈），这个时候先别着急定排期，先花时间对任务所涉及的技术栈...（新技术）做下调研，咨询一下相关同事（参考一下别人的排期），看看同事能不能分享一些现成的方案，再结合自己的学习能力做下评估。...如果 PM 增加或者变更了需求，带来了工作量的增加，这个时候要主动提出来，要求增加排期。非紧急的情况下，建议排期要留有一定的弹性，给自己留一些优化和学习的时间，这是双赢。

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迁移学习中的负迁移：综述

本文从源数据质量、目标数据质量、域差异和集成算法四个方面对近100种对抗NT的方法进行了分类和回顾，填补了这一空白。本文也讨论了相关领域的NT，如多任务学习、多语言模式和终身学习。...今天介绍的是华中科技大学伍冬睿教授团队关于迁移学习中的负迁移领域进行的一个综述。...虽然这篇综述的主要内容讲述的是迁移学习与负迁移的研究进展，然而将迁移学习应用于脑机接口、脑电数据处理时也必须考虑到训练和测试样本往往来自不同分布的问题。...关于脑机接口中的迁移学习综述可以查看：《华中科技大学伍冬睿教授：非侵入式脑机接口中的迁移学习综述（2016-2020）》、《伍冬睿教授：脑机接口中迁移学习的完整流程》、《脑机接口中的流形嵌入知识迁移学习...然而，迁移学习并不总是有效的，除非其基本假设都得到满足：源域和目标域的学习任务相似或相关；源域和目标域数据分布比较接近；存在一个源域和目标域同时适用的模型。

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哈工大教授车万翔：基于迁移学习的任务型对话系统

然后，这项结果传递给下一个步骤，即对话的管理。第一步是状态跟踪，第二步是策略优化，这些都涉及知识库以及一些API的调用。...传统的方法针对一个任务训练一个模型，而迁移学习是针对一些原任务共同训练一个模型，再将学到的知识直接迁移到目标任务，从而使用少量标注数据达到不错的效果。...得益于深度学习强大的表示能力，迁移学习方法在很多任务上取得了很好的效果。 ?...一个典型的归纳式迁移学习的预训练范式就是以BERT代表的深度学习预训练语言模型。除此之外，还包括多任务学习、以及跨领域和跨语言的迁移学习。 ? 下面分别介绍在这三个方向近期的工作。...3 跨任务、跨领域和跨语言的迁移学习 1. 多任务学习对话系统中自然语言理解这部分包括领域识别、意图识别、语义槽填充的任务，三者不能同时进行学习。 ?

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【深度学习】迁移学习中的领域转移及迁移学习的分类

其思想是将模型在源域中学习到的知识和特征表示转移到目标域中完成任务，减少所需的数据量，提高模型在目标域中的精度和效率。基于不同类型域转移的特点和标记数据的可及性，开发了不同的迁移技术。...迁移学习技术的分类基于微调的迁移学习基于微调的TL (FTL)是深度神经网络(DNN)的一种流行TL技术，已广泛应用于各种遥感应用(Gadiraju和Vatsavai, 2020;Wang等人，2018b...根据学习策略的不同，FSL方法可以进一步分为四种类型(Wang et al.， 2020;Yang et al.， 2022)，包括基于数据的FSL、基于度量的FSL、基于优化的FSL和基于模型的FSL...基于特征对齐策略，UDA方法大致可分为基于转换的方法、基于差异的方法、基于对抗的方法和基于生成的方法(Kouw和Loog, 2019;Wang and Deng, 2018)。...最后，当没有合适的源域并且有大量未标记的数据可用时，最好使用SSL。此外，混合迁移学习(HTL)结合了两种或多种不同的迁移学习方法，在某些条件下可能是一种有效的技术。

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2019年企业的云迁移优势和策略

但是，为什么要将业务迁移到云平台，因此需要了解云迁移优势和一些云迁移策略，并了解一些内容，无论企业是选择从一个云平台迁移到另一个云平台，还是从共享到云平台的迁移。...正确部署的云迁移策略可以确保流畅的云迁移体验和迁移之后性能不变。可扩展资源云迁移最明显的好处是灵活的服务器资源。...云迁移策略当涉及到云迁移时，用户可以选择几种策略来将其应用程序迁移到云平台中。以下描述了一些可用于云迁移的常见云迁移策略。...退役一旦用户了解了业务环境的各个方面，应用程序的功能所有者可能会提出一个非常重要的问题：应用程序所需的资源是否合理?确定哪些资源可以退役是一项至关重要的决定，它可以为企业节省大量成本。...每个组件都应具有自己的成本和收益，并且在上传所有组件而未确定上传的收益和价格的情况下，可能会对企业业务造成严重损害。

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