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RSS订阅原创 双重差分（diff-in-diff）
Diff-in-diff 通常用于评估宏观干预的影响，例如移民对失业的影响、枪支法变化对犯罪率的影响，或者仅仅是营销活动导致的用户参与度差异。以上方法建立在实验前后的变量状态相同的前提下, 如果我们的因变量有某种变化趋势,这个方法显然就不适用了.来估计得到. 换句话说,如果没有发生实验,实验组在实验后的时间看起来就像实验前加上这个变量影响的样子.如果处理组和对照组的增长趋势不同，双重差分法的估计结果将存在偏差。当然,反事实结果实际上是我们无法观测的.为了解决这个问题,一种可以采用的方法是进行。
2025-04-22 20:05:12
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原创 datawhale AI夏令营NLPtask3笔记
Transformer 在原论文中第一次提出就是将其应用到领域，它的出现使得机器翻译的性能和效率迈向了一个新的阶段。它摒弃了循环结构，并完全通过。在在这个过程当中没有任何的循环单元参与计算。这种的编码过程使得模型的运行变得十分高效。当前几乎。Transformer的主要组件包括。其核心是利用，使每个位置的表示不仅依赖于当前位置，还能够直接获取其他位置的表示。自从提出以来，Transformer模型在机器翻译、文本生成等自然语言处理任务中均取得了突破性进展，成为NLP领域新的主流模型。
2024-07-20 00:01:45
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原创 【datawhale AI夏令营】 NLP赛事入门 task2笔记
机器翻译任务的预处理是确保模型能够有效学习源语言到目标语言映射的关键步骤。预处理阶段通常包括多个步骤，旨在清理、标准化和转换数据，使之适合模型训练。
2024-07-17 15:49:05
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空空如也
空空如也
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