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实体 Pre-trained Language Model Embeddings

Pre-trained Language Model Embeddings

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  1. RESEARCH · CL_133148 ·

    新的黎曼几何方法增强语言模型嵌入

    研究人员开发了一种名为黎曼均值池化(RMP)的新方法,用于分析预训练语言模型嵌入的几何结构。该技术在对称正定流形上使用黎曼几何和弗雷歇聚合来提取每个标记的度量。在CoLA、CREAK和RTE等数据集上的实验表明,RMP在处理具有复杂语言结构的复杂数据集时,优于传统的欧几里得均值池化,这表明几何聚合在提高可解释性和安全性方面起着关键作用。