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自监督方法提升语言模型否定鲁棒性:引入NSPP及NSP变体,在九基准测试及CondaQA表现优异 !

自监督方法提升语言模型否定鲁棒性:引入NSPP及NSP变体,在九基准测试及CondaQA表现优异 !

以往的研究表明,它们在许多自然语言理解任务中处理否定时存在困难。在本研究中,作者提出了一种自监督方法,使语言模型对否定的鲁棒性更强。作者引入了一个新的任务,即下一句极性预测(NSPP),以及下一个句子预测(NSP)任务的一个变体。作者证明

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