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Optimizing Sentence Embeddings with Pseudo-Labeling and Model Ensembling: A Hierarchical Framework for Enhancing NLP Tasks

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了一种结合伪标记生成与模型集成的框架，以提升自然语言处理中的句子嵌入性能。实验结果表明，该方法在准确率和F1-score上显著优于基线模型，验证了跨注意力机制和数据增强的有效性。

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标签

F1-score framework model 伪标记生成 准确率 句子嵌入 模型集成
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