Новый метод машинного обучения Continual Adapter Tuning (CAT) решает проблему Catastrophic Forgetting в классификации аспектов настроения (ASC). CAT использует специальные адаптеры для каждой задачи, что позволяет эффективно учить модель новым задачам, не забывая ранее полученные знания. Этот метод позволяет улучшить производительность ASC и обеспечить эффективный перенос знаний между задачами.
CAT основан на архитектуре Adapter-BERT и обеспечивает точную классификацию настроения в ASC задачах, поддерживая при этом непрерывное обучение и перенос знаний.
Оценка показала, что CAT превосходит другие методы по точности и показателям Macro-F1 на 19 наборах данных ASC. Практическая реализация CAT предлагает эффективное решение для классификации аспектов настроения в контексте непрерывного обучения в пределах домена.
Применение CAT может помочь вашей компании оставаться конкурентоспособной и изменить ваш способ работы. Для более подробной информации и консультаций по управлению AI KPI обращайтесь по адресу hello@itinai.com или следите за нами в Telegram и Twitter.
Кроме того, мы предлагаем AI Sales Bot для автоматизации взаимодействия с клиентами и управления всеми этапами их путешествия. Посетите itinai.com/aisalesbot, чтобы узнать, как AI может изменить ваш процесс продаж и взаимодействие с клиентами.
