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基于prompt的文本可读性评估
1
作者
冯宇涛
强继朋
+2 位作者
李云
袁运浩
朱毅
《扬州大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第3期56-60,共5页
为了提高预训练模型在文本可读性分类中的表现,提出基于预训练模型BERT(bidirectional encoder representations from transformers)和GPT2(generative pre-training 2)的prompt文本可读性分类方法,通过手工模板和映射器将文本可读性分...
为了提高预训练模型在文本可读性分类中的表现,提出基于预训练模型BERT(bidirectional encoder representations from transformers)和GPT2(generative pre-training 2)的prompt文本可读性分类方法,通过手工模板和映射器将文本可读性分类转换为与模型预训练任务一致的文本填空形式,以此提高预训练模型的分类性能.实验表明,prompt方法在实验数据集上与传统机器学习和有监督的神经网络相比具有更好的分类性能.
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关键词
文本
可读性
分类
预训练模型
手工模板
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职称材料
题名
基于prompt的文本可读性评估
1
作者
冯宇涛
强继朋
李云
袁运浩
朱毅
机构
扬州大学信息工程学院
出处
《扬州大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第3期56-60,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(62076217,61906060)
扬州大学“青蓝工程”资助项目。
文摘
为了提高预训练模型在文本可读性分类中的表现,提出基于预训练模型BERT(bidirectional encoder representations from transformers)和GPT2(generative pre-training 2)的prompt文本可读性分类方法,通过手工模板和映射器将文本可读性分类转换为与模型预训练任务一致的文本填空形式,以此提高预训练模型的分类性能.实验表明,prompt方法在实验数据集上与传统机器学习和有监督的神经网络相比具有更好的分类性能.
关键词
文本
可读性
分类
预训练模型
手工模板
Keywords
text readability classification
pre-trained models
manual prompts
分类号
TP391.12 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于prompt的文本可读性评估
冯宇涛
强继朋
李云
袁运浩
朱毅
《扬州大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
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