防止 NLP 模型更新在特定任务上性能倒退

qife

08-07

本文介绍了一种名为后向兼容重排(BCR)的新方法，可防止NLP模型更新时在特定任务上出现性能倒退。该方法利用旧模型对新模型的n个最佳假设进行评分，在依赖解析和会话语义解析任务中显著降低了负翻转率和负翻转影响。