破解ACL论文:Gzip和KNN在文本分类中与BERT竞争
原文中文,约3000字,阅读约需8分钟。发表于: 。在今年著名的自然语言处理(NLP)ACL 会议上发表的一篇新论文在研究人员中引起了热议。该论文表明,使用 gzip 和 K-nearest neighbour (KNN) 组合对文本进行分类的性能与包括 BERT 在内的最先进模型不相上下。 在大量研究工作都围绕大型语言模型发表的时候,这种创新方法提供了一个令人耳目一新的视角。 这篇论文虽然只有十页(两栏格式),但读起来并不简单。...
一篇新论文提出了一种使用gzip和KNN组合进行文本分类的简单且经济的方法,其性能与最先进的模型相当。然而,该方法在处理大型数据集时可能速度较慢,并且需要将整个数据集保存在内存中。此外,论文中的KNN实现存在错误,需要对数据持谨慎态度。尽管如此,这种方法仍然取得了出色的效果。希望更多的研究能关注这种简单而实用的方法,并解释为什么它能取得如此出色的表现。