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3年1月12天

【ACL 2022】Text Smoothing:针对文本分类任务的数据增强方法

数据增强一直都是CV、NLP领域广泛应用的技术,尤其是在数据资源极少的情况下。简单来说,就是扩充训练集的规模来缓解过拟合的问题,提高深度神经网络的鲁棒性。在NLP领域,数据增强的方法通常有: 1)对文本进行增删改;2)回译(翻译到一种语言再翻译回来);3)通过 dropout;4)mixup 技术等。Text Smoothing(文本平滑)。论文:《》数据增强省时省力,如果能够模拟出接近真实样本的分布,确实不失为一种好方法。

【弄nèng - Kafka】应用篇(一) —— Springboot整合Kafka(基本用法)

文章目录一. 简介二. HELLO WORLD2.1 引入依赖2.2 Kafka配置2.2.1 生产者2.2.2 消费者2.2.3 测试项目推荐该篇博客实现最基本的Springboot整合kafka 发送消费消息更多高级用法请看下篇博客一. 简介kafka概念相关的介绍请看官方文档和其他博文官方中文文档kafka入门介绍二. HELLO WORLD2.1 引入依赖主要是spr...

min-max容斥学习笔记

min-max容斥(极值反演)\(\min-\max\)容斥是说一个这样的式子:\[\max\{S\}=\sum_{T\subseteq S}(-1)^{|T|+1}\min\{T\}\]\[\min\{S\}=\sum_{T\subseteq S}(-1)^{|T|+1}\max\{T\}\]其中\(\min\{S\}\)表示\(S\)集合中的最小元素,\(\max\{S\}\)...