我们的目标是执行分销（OOD）检测，即，检测机器人在从不同分布的环境中运行而不是用于训练机器人的环境。我们可能大致正确（PAC）--Bayes理论，以便在培训分布上培训一项保证性能的保证的政策。我们对OOD检测的关键思想依赖于以下直觉：违反测试环境的性能，提供了机器人运营的证据。我们通过基于p值和浓度不平等来使其通过统计技术来形式化。由此产生的方法（i）提供了保证的置信信心界限，包括探测器的假正负率和（ii）的误报和假负率的界限仅是任务驱动和敏感，仅适用于影响机器人性能的变化。我们在使用具有不熟悉的形状或姿势的对象以及在不熟悉的环境（包括风扰动和不同的障碍密度）中使用具有不熟悉的形状或姿势的对象和姿势的无人驾驶障碍物的仿真任务的模拟和硬件中的方法。我们的例子表明我们可以在少数季度试验中执行任务驱动的OOD检测。与基线的比较也展示了我们的方法的优势，以提供统计保证并对任务 - 无关分配转变不敏感。

Abusive language is a concerning problem in online social media. Past research on detecting abusive language covers different platforms, languages, demographies, etc. However, models trained using these datasets do not perform well in cross-domain evaluation settings. To overcome this, a common strategy is to use a few samples from the target domain to train models to get better performance in that domain (cross-domain few-shot training). However, this might cause the models to overfit the artefacts of those samples. A compelling solution could be to guide the models toward rationales, i.e., spans of text that justify the text's label. This method has been found to improve model performance in the in-domain setting across various NLP tasks. In this paper, we propose RAFT (Rationale Adaptor for Few-shoT classification) for abusive language detection. We first build a multitask learning setup to jointly learn rationales, targets, and labels, and find a significant improvement of 6% macro F1 on the rationale detection task over training solely rationale classifiers. We introduce two rationale-integrated BERT-based architectures (the RAFT models) and evaluate our systems over five different abusive language datasets, finding that in the few-shot classification setting, RAFT-based models outperform baseline models by about 7% in macro F1 scores and perform competitively to models finetuned on other source domains. Furthermore, RAFT-based models outperform LIME/SHAP-based approaches in terms of plausibility and are close in performance in terms of faithfulness.

首字母缩略词和长形式通常在研究文件中发现，更多的资料来自科学和法律领域的文件。在此文件中使用的许多首字母缩略词是特定于域的，很少在正常文本语料库中找到。由于这一点，基于变压器的NLP模型经常检测缩略词令牌的OOV（词汇），特别是对于非英语语言，它们的性能在提取期间将首字母缩略词与它们的长形式联系起来。此外，像BERT这样的预磨削变压器模型不专注于处理科学和法律文件。随着这些积分是这项工作背后的总体动机，我们提出了一种新颖的框架尚非：缩写式提取的字符感知BERT，其考虑文本中的字符序列，并通过屏蔽语言建模进行了科学和法律域。我们进一步使用了一个增强损失功能的目标，将最大损耗和掩码丢失术语添加到培训人物的标准交叉熵损失。我们进一步利用伪标记和对抗性数据生成来提高框架的普遍性。与各种基线相比，实验结果证明了所提出的框架的优越性。此外，我们表明，所提出的框架更适合基线模型，用于对非英语的零拍摄概括，从而加强了我们方法的有效性。我们的Team BackGprop在法国数据集中获得了最高分，丹麦和越南的最高分，在全球排行榜上的英语合法数据集中获得了第三高，用于SDU AAAI-22的Althym提取（AE）共享任务。

我们介绍Samanantar，是最大的公开可用的并行Corpora Collection，用于指示语言。该集合中的英语和11个上线语言之间总共包含4970万句对（来自两种语言系列）。具体而言，我们从现有的公共可用并行基层编译1240万句对，另外，从网络上挖掘3740万句对，导致4倍增加。我们通过组合许多语料库，工具和方法来挖掘网站的并行句子：（a）Web爬行单格式语料库，（b）文档OCR，用于从扫描的文档中提取句子，（c）用于对齐句子的多语言表示模型，以及（d）近似最近的邻居搜索搜索大量句子。人类评估新矿业的Corpora的样本验证了11种语言的高质量平行句子。此外，我们使用英语作为枢轴语言，从英式并行语料库中提取所有55个指示语言对之间的834百万句子对。我们培训了跨越Samanantar上所有这些语言的多语种NMT模型，这在公开可用的基准上表现出现有的模型和基准，例如弗洛雷斯，建立萨曼塔尔的效用。我们的数据和模型可在Https://indicnlp.ai4bharat.org/samanantar/上公开提供，我们希望他们能够帮助推进NMT和Multibingual NLP的研究。