[學術前沿]2021年5月arxiv簡介論文淺讀

  • 5月2日
    • Text-to-Text Multi-view Learning for Passage Re-ranking
    • 近期自然語言處理地很多進展都是由在大型語料庫上預訓練得到的深度語境化表征推動的党晋。通常情況下餐屎，針對一些特定的下游任務對預訓練模型進行微調是基于單視角的學習。但是這是不夠充分的局骤，因為一個句子根據語境觀點的不同可以有不同的理解和解釋孽椰。因此昭娩，在本篇論文中，作者提出了一個Text-to-Text的多視角學習框架黍匾，將一個額外的視角（即文本生成視角）納入經典的單視角段落排名模型栏渺。從經驗上來看，所提出的新方法與單視角學習方法相比膀捷，對排名效果有幫助迈嘹。同時在文中也有關于消滅研究的報告。
      tag：pretrained models,single-view learning,multi-view learning,Ablation study
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