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ewAU_zenRRan

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他的动态

发布了文章 2022-11-12 10:28

基于性别的暴力（GBV）的语言表达如何影响责任认知

不同的语言表达可以通过强调某些部分从不同的角度来概念化同一事件。该论文调查了一个具有社会后果的案例：基于性别的暴力（GBV）的语言表达如何影响责任认知。...

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发布了文章 2022-11-12 10:25

求一种基于结构统一M叉编码树的求解器解决方案

数学问题 (英文叫Math Word Problem，简称MWP) 的求解要求给定一段描述文本，其中包含对于若干已知变量和一个未知变量的描述，要求利用变量间的数值关系来推理计算出未知变量的准确数值。...

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发布了文章 2022-11-11 16:04

一种新型的双流注意力增强型BERT来提高捕捉句子对中细微差异的能力

因此，该论文提出一种新型的双流注意力增强型bert（DABERT，Dual Attention Enhanced BERT ），用来提高捕捉句子对中细微差异的能力，包括两个模块...

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发布了文章 2022-11-9 16:14

帮助弱者让你变得更强：利用多任务学习提升非自回归翻译质量

沿着这个思路，我们希望能够为NAR模型提供更具信息量的学习信号，以便更好地捕获目标端依赖。同时，最好可以无需对模型结构进行特定的修改，适配多种不同的NAR模型。因此，在本文中我们提出了一种简单且有效的多任务学习框架。...

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发布了文章 2022-11-9 10:28

列举一些常见的数据问题以及解决方案

其次，有些数据集，和很多原因有关，无论是训练集还是测试集，准确率可能都只是在六七十甚至更低，我们其实无法苛求模型能达到更好的水平。...

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发布了文章 2022-11-9 10:17

简单总结几种NLP常用的对抗训练方法

对抗训练本质是为了提高模型的鲁棒性，一般情况下在传统训练的基础上，添加了对抗训练是可以进一步提升效果的，在比赛打榜、调参时是非常重要的一个trick。...

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发布了文章 2022-11-8 09:57

介绍大模型高效训练所需要的主要技术

随着BERT、GPT等预训练模型取得成功，预训-微调范式已经被运用在自然语言处理、计算机视觉、多模态语言模型等多种场景，越来越多的预训练模型取得了优异的效果。...

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发布了文章 2022-11-8 09:54

建立计算模型来预测一个给定博文的抱怨强度

在计算语言学中，先前的研究主要集中在建立自动分类模型来识别抱怨是否存在。Jin提供了一个数据集，基于语用学注释了不同严重程度的抱怨博文...

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发布了文章 2022-11-3 15:07

CogBERT：脑认知指导的预训练语言模型

另一方面，从语言处理的角度来看，认知神经科学研究人类大脑中语言处理的生物和认知过程。研究人员专门设计了预训练的模型来捕捉大脑如何表示语言的意义。之前的工作主要是通过明确微调预训练的模型来预测语言诱导的大脑记录，从而纳入认知信号。...

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发布了文章 2022-11-3 14:30

基于使用对比学习和条件变分自编码器的新颖框架ADS-Cap

在本文中，我们研究了图像描述（Image Captioning）领域一个新兴的问题——图像风格化描述（Stylized Image Captioning）。...

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发布了文章 2022-11-1 16:21

对话系统中的中文自然语言理解(NLU)（3.1）学术界中的方法（联合训练）

槽位填充任务(Slot Filling Task) 当模型听懂人类的意图之后，为了执行任务，模型便需要进一步了解细节。比如当意图是播放新闻时，模型想进一步知道哪里的以及哪一天发生的新闻。这里的日期和地点便是槽位，而它们对应的信息便是槽位填充...

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发布了文章 2022-11-1 11:37

摘要模型理解或捕获输入文本的要点

Abstract Intro 尽管基于预训练的语言模型的摘要取得了成功，但一个尚未解决的问题是生成的摘要并不总是忠实于输入文档。造成不忠实问题的原因可能有两个：（1）摘要模型未能理解或捕获输入文本的要点；（2）模型过度依赖语...

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发布了文章 2022-11-1 10:35

一种新颖的标签驱动去噪框架（LDF）

然后，查询集利用原型生成相应的查询表示。最后，通过测量每个原型表示与相应查询表示之间的距离来进行类别预测。...

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发布了文章 2022-10-28 11:09

基于VLP模型的语义对齐机制

在本文中，我们利用图像描述模型提出一个新颖的探针方法。通过这个方法，我们从文本角度分析了VLP模型的语义对齐机制。我们发现现有的VLP模型在对齐方面有明显的缺陷。...

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发布了文章 2022-10-26 11:19

用于学习对象级、语言感知和语义丰富视觉表征的GLIP模型

Visual recognition 模型通常只能预测一组固定的预先确定的目标类别，这限制了在现实世界的可扩展能力，因为对于新的视觉概念类别和新的任务领域需要新的标注数据。...

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