探索文本分类中的序数性：显式和隐式技术的比较研究
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。自然语言处理中的序数分类（OC）是一个广泛遇到的挑战，它在各个领域，如情感分析、评级预测等中都有应用。以往的方法主要集中在修改现有或创建新的损失函数，明确考虑了标签的序数性质。然而，随着预训练语言模型的出现，通过标签的隐含语义来解决序数性变得可能。本文对这两种方法进行了全面的理论和实证研究，同时还针对具体情境提出了策略性建议，指导采用最有效的方法。
自然语言处理中的序数分类是一个挑战，以往的方法主要集中在修改损失函数或考虑标签的序数性质。预训练语言模型可以通过隐含语义解决序数性问题。本文对这两种方法进行了理论和实证研究，并提出了策略性建议。
