Oct, 2022

自然语言单元之间的相似性：从粗略到精细估计的转变

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TL;DR本篇论文旨在开发一种更精细的回归模型，该模型精确计算语言单位之间的相似性，并通过缺陷捕捉和对抗训练优化模型，实现了处理极端情况的最新表现。
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发现论文，激发创造
  • 利用大型语言模型预测人类相似性评价

    利用语言模型和在线招募，提出了一种基于文本描述的高效通用程序，以预测相似度判断，其数量只随刺激物数量线性增长，可极大减少数据需求，且在六个自然图像数据集上的结果优于基于视觉信息的先前方法。

    Feb, 2022

  • 概念语言相似性的研究：比较与评估

    本研究旨在将语言学的特性纳入到自然语言处理（NLP）中，通过基于基本概念的表示来定义语言之间的相似性并将其应用于二元分类任务中的低资源语言研究。

    May, 2023

  • 言语是否足矣？语言近似人类相似度评价

    通过评估 611 个预训练模型的性能，我们提出了一种基于语言的相似性逼近方法，该方法比经典方法更便宜，也比基于深度神经网络的方法性能更优。此外，我们还开发了一种新型自适应标签收集流程，并提供了一个简明指南和所有数据。

    Jun, 2022

  • 低资源语言的机器翻译性能预测：领域相似性的作用

    对于低资源语言（LRLs）来说，微调和测试多语言大型语言模型是昂贵和具有挑战性的。我们调查了微调语料库的大小、微调和测试语料库之间的领域相似性以及源语言和目标语言之间的语言相似性对模型性能的影响，结果表明领域相似性对机器翻译模型性能的预测有最重要的影响。

    Feb, 2024

  • 基于多模型精细非线性融合的语义相似度计算模型

    该论文介绍了一种基于多模型非线性融合的新模型，通过使用基于词性、TF-IDF 和 word2vec-CNN 算法的 Jaccard 系数来分别衡量句子的相似度，输入加权向量到全连接神经网络，从而降低特征提取的细粒度，全局把握句子特征。实验结果表明，句子相似度计算方法的匹配率为 84%，模型的 F1 值为 75%。

    Feb, 2022

  • 学生论文中细粒度的主题相关性评估的句子相似度测量

    本文研究学习者文章中句子级提示相关性评估的任务，在两个学习者写作数据集上评估使用单词重叠、神经嵌入和神经合成模型的各种系统。我们提出了一种新的句子级相似度计算方法，该方法学习调整针对特定任务的预训练单词嵌入的权重，相较于其他相关基线模型，实现了显著更高的准确性。

    Jun, 2016

  • 利用语言相似性进行零样本跨语言转移语言选择

    研究使用语言相似性来选择最佳的迁移语言，从而提高在情感分析、命名实体识别和依赖解析等不同自然语言处理任务中的跨语言迁移性能。

    Jan, 2023

  • 风格转移和改写：寻找合理的语义相似性度量

    本文分析了超过十余种测量两个短文本的语义相似性的方法，并使用一个新的标记为语义相似性的 14,000 句子数据集证明文献中使用的这些度量标准都不能够足够接近人的判断。虽然有一些最近提出的度量标准提供了具有可比性的结果，但 Word Mover Distance 被证明是目前测量改写文本的语义相似性的最合理的解决方案。

    Apr, 2020

  • 推进语义文本相似度建模：具有翻译 ReLU 和平滑 K2 损失的回归框架

    该论文介绍了一种创新的回归框架，并提出了两种简单而有效的损失函数：翻译 ReLU 和平滑的 K2 损失。实验分析表明，我们的方法在七个已建立的语义文本相似性基准中取得了令人信服的性能，尤其是在补充任务特定的训练数据的情况下。

    Jun, 2024

  • 测量大型语言模型的表示相似性

    对大型语言模型之间的相似性进行了研究，发现有些模型之间存在显著的差异。揭示了使用相似性评估得出虚假结论的挑战以及需要进行仔细研究的必要性。

    Dec, 2023