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Ling-CL: 通过语言学教学计划理解 NLP 模型
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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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关键要点
- 提出了一种基于样本难度的先验知识的课程学习框架。
- 使用注释熵和损失作为难度度量标准。
- 顶级发现的课程通常是非单调课程，而非单调课程。
- 易于难或难于易的过渡课程存在表现不佳的风险。
- 在较小的数据集和模型上表现良好的课程在较大数据集和模型上也表现良好。
- 该框架包含现有的课程学习方法，并在多个自然语言处理任务上优于它们。
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