BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-26T00:00:00Z 记忆感知线性偏差对于专注式知识追踪的效果 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 该论文提出了一个新的CORE框架，用于解决知识追踪任务中的答案偏差问题。该框架从因果关系的角度出发，通过减去直接因果效应来进行debias推理。实验证明，该框架适用于现有的多种KT模型，并在三个基准数据集上表现出有效性。 🏷️ 标签 CORE框架 KT模型 因果关系 知识追踪 答案偏差 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
