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面向序列标注的文本数据分布一致性检测方法研究.pdf

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    摘要

    近年来，机器学习技术在自然语言处理和计算机视觉等领域展现了出色的能力，

    然而，大部分现有的机器学习模型都基于独立同分布的假设开发，即模型的训练和测

    试数据均来自同一分布，在真实场景中部署时模型往往会遇到与训练数据不同分布

    的数据，即分布外（Out-Of-Distribution，OOD）数据，这可能导致模型产生错误或不

    可靠的预测。因此，识别OOD数据，即进行数据分布一致性检测，对于机器学习的

    发展和人工智能的安全至关重要。目前数据分布一致性检测的相关研究主要集中在

    计算机视觉的图像

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