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科技工作者之家 2020-06-21
来源:PaperWeekly
背景基于多任务学习框架进行统一学习,使得全部六项任务可以共享语义信息,达到了知识迁移的效果。既有效提升了系统的运行效率,又极大缩小了模型的占用空间
基于预训练模型进行统一的表示 ,有效提升了各项任务的准确率
基于教师退火模型蒸馏出单一的多任务模型,进一步提高了系统的准确率
基于PyTorch框架开发,提供了原生的Python调用接口,通过pip包管理系统一键安装,极大提高了系统的易用性
性能Python 3.7
LTP 4.0 Batch Size = 1
CentOS 3.10.0-1062.9.1.el7.x86_64
Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v4 @ 2.40GHz
备注:速度数据在人民日报命名实体测试数据上获得,速度计算方式均为所有任务顺序执行的结果。另外,语义角色标注与语义依存新旧版采用的语料不相同,因此无法直接比较(新版语义依存使用SemEval 2016语料,语义角色标注使用CTB语料)。来源:paperweekly PaperWeekly
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTc4ODE0Mw==&mid=2247507051&idx=3&sn=411f289d91020fe02d5b38cf6bf4197b&chksm=96ea03eba19d8afde0a479091b058d428f961e2888c6867a53817c1c53134e93913458112768#rd
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