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    NAACL2022 | 具有元重加权的鲁棒自增强命名实体识别技术

    同时,我们也将 token 替换扩展到了“O”类型中,作者将其称为 normal word substitution (NWS)。...这里作者设置了参数 (此参数代表 EMS 的占比)来平衡 EMS 和 NWS 的比率,在 entity diversity 和 context diversity 之间达到更好的 trade-off。...对于 NWS,使用在 wikipedia 上训练的 GloVe 获取词向量,取 top5 最近邻的词作为同义词, 取 0.2, 在 Beta (7, 7) 中进行采样,评价指标使用 F1 值。...作者在三种小样本设置下对参数 的影响: 可以看出在 20% 时效果最好,而且相比之下,只使用 NWS 比只使用 EMS 效果更好。...可能的一个原因是实体词在文本中是稀疏的,NWS 能够产生更多不同的伪样本。

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    【每周一论文分享】PINN的应用:PINN框架用于通用生物反应器建模

    本研究中,配址点数被设定为FFNN-S(NWS)权重数量的倍数。因此,选择K/NWS≥1即可获得足够的物理残差,即使没有数据点也能训练FFNN-S。...图7A,B展示了K/NWS=1,2,3K/NWS=1,2,3K/NWS=1,2,3比值对案例研究1和2中选定的双人工神经神经网络PINN结构训练和验证损失项的影响。...如预期,增加K/NWS通常会减少训练和验证物理损失项,但案例研究1的改善比案例2更显著。然而,物理损耗减少并未反映在数据损耗项中,数据损耗项对K/NWSK/NWSK/NWS比值似乎相对不敏感。...结论是K/NWS=1K/NWS=1K/NWS=1就足以实现稳健的模型收敛。重要的是,计算成本(CPUCPUCPU)与K/NWSK/NWSK/NWS呈线性递增。...因此,本研究所有试验均采用了K/NWS=1K/NWS=1K/NWS=1的值。

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