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EMNLP 2022 | 复杂标签空间下的Prompt调优( 将关系分类转换成填充问题)

目前,利用提示(Prompt)对预训练模型进行微调,并将其应用到下游任务中是非常常用的方法。(对Prompt不了解的小伙伴可以读一下我之前的文章:一文了解预训练模型 Prompt 调优)但是当应用于复杂标签的关系分类时,由于严格的提示限制,一般的Prompt Tuning方法难以处理具有任意长度的标签表达。受预训练生成模型的文本填充任务的启发,「本文提出了一种新的生成提示调整方法,即将关系分类重新表述为填充问题,从而摆脱了当前基于提示的方法的限制,完全利用了实体和关系类型的丰富语义」。实验证明了本文模型在完全监督和低资源设置下的有效性。

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左手用R右手Python系列——因子变量与分类重编码

今天这篇介绍数据类型中因子变量的运用在R语言和Python中的实现。 因子变量是数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活中对应着大量具有实际意义的分类事物。 比如年龄段、性别、职位、爱好,星座等。 之所以给其单独列出一个篇幅进行讲解,除了其在数据结构中的特殊地位之外,在数据可视化和数据分析与建模过程中,因子变量往往也承担中描述某一事物重要维度特征的作用,其意义非同寻常,无论是在数据处理过程中还是后期的分析与建模,都不容忽视。 通常意义上,按照其所描述的维度实际意义,因子变量一般又可细分为无序因

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