上下文语言模型潜空间的本地拓扑度量及其在对话术语提取中的应用
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。基于语境词表示的序列标注任务的一种常见方法是直接训练一个机器学习分类器，利用这些嵌入向量。然而，这种方法存在两个不足之处：一是它仅考虑独立的输入序列，无法将每个嵌入向量与当前上下文之外的向量关联起来；二是这些模型的高性能依赖于细调嵌入模型与分类器的联合训练，而这在部分情况下可能并不可行。为了弥补这些不足，我们提出一种局部拓扑复杂度测量的方法，用于描述给定数据存储库的语境语言模型的潜在空间。我...
这篇文章介绍了一种基于语境词表示的序列标注任务的方法，通过局部拓扑复杂度测量来描述语境语言模型的潜在空间。通过将这些特征应用于对话术语提取，证明了该方法的有效性。
