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有效的人工标注代理：工业自然语言处理中大型语言模型的集成不一致得分
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了集成不一致分数作为语言模型在关键词提取任务上的效果，平均误差率低至0.4％，比使用银标签提高了13.8％。
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关键要点
- 本文研究了集成不一致分数在关键词提取任务上的效果。
- 集成不一致分数在零样本、少样本和微调设置下表现良好。
- 与真实错误比较，不一致分数比机器标签或银标签更好地估计模型性能。
- 平均误差率低至0.4%。
- 使用不一致分数的平均性能比银标签提高了13.8%。
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