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    NLP简报(Issue#7)

    在机器学习的背景下,合成泛化(compositional generalization)是指机器学习从一组训练示例学习上下文表示。迄今为止,尚不清楚如何正确地测量神经网络中的compositionality。Google AI研究者在 ICLR 2020 上的论文《Measuring Compositonal Generalization: A Comprehensive Method on Realistic Data[1]》,提出了使用问题解答和语义解析等任务进行compositional generalization的最大基准之一。下图显示了该种新模型,使用原子(prodece,direct等)来产生新化合物(即原子的组合)的示例。这项工作的想法是产生一个训练测试拆分,其中包含共享相似原子(生成示例的构造块)但具有不同化合物分布(原子组成)的示例。作者声称这是测试compositional generalization的一种更可靠的方法。

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