基于预训练语言模型的文本分类进化领域适应
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。在面对不断变化的领域转变时，将预训练语言模型（PLMs）用于时间序列文本分类是确保准确性的关键，本研究基于不断演化的领域自适应（EDA）策略，重点关注增量自我训练方法，并通过对各种数据集的分析发现，这种增量方法在将 PLMs 适应于变化领域中表现卓越，超过了传统的领域自适应技术，结果凸显了不断更新 PLMs 以确保其在实际应用中的有效性的重要性，并为未来研究 PLM...
本研究通过预训练语言模型和领域自适应策略，使用增量自我训练方法提高了时间序列文本分类的准确性。研究结果显示增量方法在适应变化领域方面表现出色，超过了传统的领域自适应技术。研究强调了更新预训练语言模型以确保其在实际应用中有效性的重要性，并为未来研究预训练语言模型在语言演变中的鲁棒性提供了基础。
