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majority rule
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深度信念网络模拟临界条件下的社会系统
研究人员探索了玻尔兹曼机（特别是深度信念网络 DBN）在模拟临界条件下多数规则社会系统的生成能力。该研究在第一层使用了非二元单元的 DBN，并采用了一种“梦境”过程，其中固定的可见单元使网络生成样本。这种方法允许测量与原始系统的偏差，并证实即使在输入噪声的情况下，重构的样本也保持了临界状态。
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新的聚类方法模拟自然语言处理任务中的标注者视角
研究人员开发了一种新的基于一致性的聚类技术，以更好地模拟主观自然语言处理（NLP）任务中的标注者视角。该方法旨在捕捉标注者之间分歧的细微差别，而这些细微差别通常在传统的多数投票聚合中丢失。在40个数据集和18种语言的文本情感分析、情绪分类和仇恨言论检测实验中，该方法与现有方法相比，显著提高了分类性能。