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信息论视角下缓解连续文本分类中的灾难性遗忘
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种新的持续文本分类方法 InfoCL，通过快慢对比学习和当前-过去对比学习来进行互信息最大化，有效地减轻了遗忘问题，并在三个文本分类任务上达到了最先进的性能。
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关键要点
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该文章介绍了一种新的持续文本分类方法 InfoCL。
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InfoCL 通过快慢对比学习和当前-过去对比学习进行互信息最大化。
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该方法有效减轻了遗忘问题。
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InfoCL 在三个文本分类任务上达到了最先进的性能。
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研究侧重于类增量设置下的文本分类。
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发现信息瓶颈的压缩效应导致了对类似类别的混淆。
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InfoCL 采用对抗性记忆增强策略来缓解重放的过拟合问题。
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代码公开可用于此 URL。
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