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Ling-CL: 通过语言学教学计划理解 NLP 模型

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要

该文介绍了一种能够根据样本难度的先验知识，在课程空间内发现有效课程的学习框架。使用注释熵和损失作为难度度量标准，发现顶级课程通常是非单调课程，易于难或难于易过渡课程存在表现不佳的风险。该框架包含一些现有的课程学习方法，并在几个自然语言处理任务上优于它们的课程。

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标签

nlp 损失 样本难度 注释熵 自然语言处理任务 课程学习框架
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