핵심 개념
Legion improves Pre-trained Language Models for GitHub topic recommendation.
통계
BERT의 F1 점수는 Head에서 0.409, Mid에서 0.081, Tail에서 0.0이다.
ELECTRA의 F1 점수는 Head에서 0.358, Mid에서 0.0, Tail에서 0.0이다.
인용구
"Legion can improve vanilla PTMs by up to 26% on recommending GitHubs topics."
"Legion employs a filter to eliminate vague recommendations, thereby improving the precision of PTMs."