BriefGPT - AI 论文速递
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基于BERT的自动化课程衔接矩阵构建方法与可解释人工智能
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种课程学习框架，利用样本难度的先验知识来发现有效课程。研究表明，顶级课程通常是非单调的，易难过渡课程效果不佳，而在小数据集上表现良好的课程在大数据集上同样有效。该框架优于现有方法。
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关键要点
- 提出了一种课程学习框架，利用样本难度的先验知识发现有效课程。
- 顶级课程通常是非单调的，而非文献中的单调课程。
- 易于难或难于易的过渡课程往往表现不佳。
- 在小数据集上表现良好的课程在大数据集上同样有效。
- 该框架优于现有的课程学习方法，适用于多个自然语言处理任务。
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