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新框架通过优化集成多样性来解决主观自然语言处理任务

研究人员推出了一种名为集成多样性优化（EDO）的新框架，旨在处理标注者分歧普遍存在的主观自然语言处理任务。EDO通过统一的可微分目标来优化集成权重和校准，利用Gumbel-Softmax松弛和有符号多样性正则化器来管理标注者分歧。在四个基准测试上的实验表明，与现有方法相比，EDO显著提高了概率校准，并降低了交叉熵和Brier分数，同时保持了具有竞争力的F1分数。