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

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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。

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标签

CORE框架 KT模型 因果关系 知识追踪 答案偏差