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迷思-NLP考后
只是一次考试,有点闹麻了,不过这次考得差实在是有些活该。这一学年的学习都没什么劲头,因此这篇迷思主要是对自己最近(真的是最近吗)学习状态的反思吧。
阿巴阿巴
没有比这更令人难受的考试了————明明只考察了若干小小知识点的记忆,明明有充足的复习时间,明明自己已经看过了那个知识点,但自己没有真正地理解它,导致最后没有写下那个曾经被我走马观花般看过但忘记了的答案。
考试仅仅进行到一半,我就知道自己严重误判了自己的备考完成度。
考后大家都在吐槽,说老师考的太偏了。这句话没有错,但却让我有些羞愧。因为这句话太常出现,只是在此之前,它是我拉开和其他人差距的机会,现在却只能成为我自我安慰的理由。
让我捶胸顿足的三个知识点:
- BLEU公式
- 多项式朴素贝叶斯用于文本分类
- T5模型的预训练任务之prefix
第一个和第三个的确考的很偏,但我在复习的过程中都注意到过,甚至在我的复习note中都有,但我潜意识中认为它们不可能考到。
不对,不对,我知道的。根本不是我对考点的预判问题。
我只是犯了我最瞧不起的错误,所以不敢承认罢了。
那就是不求甚解。
明明BLEU的计算是作业的一部分,明明T5模型是Transformer架构的重要应用。
最可恨的是多项式朴素贝叶斯真的是必考级别的,我却只因为觉得已经会做PPT上的例题,无视了那几个重要的公式推导过程。
太让人羞愧了。
课内这点东西都记不住,我如何配得上成为这个领域的研究者呢。
以下是这几个知识点的真正学习总结。
知识总结
BLEU
BLEU
多项式朴素贝叶斯用于文本分类
// TODO
T5模型的预训练任务
// TODO
本次考试涉及的其他知识点:
- CNN用于文本分类
- RNN训练过程
- 模型设计:给定上联对出下联
- NLP定义、相对人工语言处理自然语言的难度
剩下的想不起来啦。