arXiv cs.LG· Pragatheeswaran Vipulanandan, Kamal Premaratne, Dilip Sarkar·· 15 天前AI 评分28
稀疏单次出现统计的重要性：用于未见物种与缺失质量估计的脆弱性感知框架
Rarity of Singletons Matters & Supplementary Materials
AI 导读
研究人员提出了脆弱性感知（FA）框架，通过量化单次出现（singletons）统计的敏感性，自适应正则化传统的缺失质量与未见物种估计器。该框架构建了严格凹且具唯一闭式解的熵-KL散度优化目标，无需泊松化或渐近近似，为Good-Turing与Good-Toulmin等经典估计器提供轻量修正。在涵盖合成分布与真实语言语料库的360种实验配置中，该方法显著提升了小样本及长尾场景下的估计精度与稳定性。
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