【博士论文】自然语言处理中的不确定性

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来源：专知 本文 为论文介绍 ，建议阅读 5 分钟 在过去十年中，深度学习领域催生了越来越强大的系统，并已在各种应用中广泛部署。 在自然语言处理领域，随着一系列突破性进展的出现，包括大型语言模型的开发，领域已发生了巨大的变革。如今，这些模型被越来越多地应用于面向用户的应用程序中。为了充分利用这项技术并减少潜在的危害，量化模型预测的可靠性以及伴随其开发的不确定性显得尤为重要。 本论文研究了如何从语言学、统计学和神经网络的角度来表征自然语言处理中的不确定性，以及如何通过实验流程的设计来量化和降低这种不确定性。我们进一步通过理论和实证研究，探讨了在文本分类任务中归纳模型偏差对不确定性量化的影响。相关实验涉及三种不同语言（丹麦语、英语和芬兰语）和任务的数据集，以及一套广泛的不确 ………………………………