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在线手写文本分类的自监督表示学习
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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
该研究提出了一种基于笔画部分遮罩的预训练任务，用于从未标注的在线手写数据中提取信息丰富的表示。该方法适用于英语和汉语，并通过微调预训练模型实现了作者识别、性别分类和利手性分类等任务。该研究凸显了利用预训练模型的优点。
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关键要点
- 该研究提出了一种基于笔画部分遮罩的预训练任务，用于从未标注的在线手写数据中提取信息丰富的表示。
- 该方法适用于英语和汉语，能够提取个人在线手写中的信息。
- 研究中使用了内在和外在评估方法来评估提取表示的质量。
- 微调预训练模型可以实现作者识别、性别分类和利手性分类等任务。
- 研究凸显了利用预训练模型的优点，避免了对大规模数据集的标注成本。
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