基于蒙特卡洛框架的序列预测中经过校准的不确定性估计

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了高维数据序列预测中的不确定性量化问题，特别是在风险敏感的应用场景中。提出了一种基于蒙特卡洛的框架，使用自回归训练的神经网络对序列进行采样，从而精确估计概率和置信区间。实验表明，该框架能产生准确的预测，并通过时间相关正则化方法改善校准性。

本文提出了一种改进的噪声感知训练方法，针对嘈杂文本数据和OCR输出，通过序列对序列模型生成实证误差。利用OCR引擎训练的大型平行文本语料库，建立了真实世界噪声序列标注基准。该方法在错误序列标注数据集上优于传统技术，为未来研究提供支持，并开源相关代码和数据。

OCR输出 噪声感知 序列标注 开源代码 训练方法
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