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【AI TIME PhD】对比学习与多阶段模型框架在文本摘要任务中的应用-柳奕昕
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介绍了一种简单而有效的提升抽象式摘要模型性能的方法,能够明显的提升基线模型的表现,并在CNN/DailyMail数据集上取得了出色结果。本次我们将重点介绍此篇工作的相关背景、设计思路和实验分析。具体而言,我们将对比学习的方法引入到文本摘要任务中,使得模型能够在摘要样本这个层面得到优化,从而提出了一种与基于极大似然估计的优化算法不同的范式,弥补了在相关工作中存在的,优化目标和评测指标二者之间存在差异这一问题。同时,相比于强化学习,我们提出的方法采用了监督学习的思路,提高了模型优化的稳定性和计算效率
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