Jul, 2023

通过 3D 暹罗网络改进文本语义相似性建模

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TL;DR我们提出了一种新颖的 3D 孪生网络模型，用于文本语义相似性建模，通过将语义信息映射到高维空间，保留了更精确的空间和特征领域信息，并为综合下游建模策略提供了必要的结构条件。通过引入多个模块来增强这一 3D 框架，包括特征提取、注意力和特征融合，在四个文本语义相似性基准上的广泛实验证明了我们 3D 孪生网络的有效性和效率。
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发现论文，激发创造
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    本文介绍了一种结合卷积神经网络和递归神经网络用于度量句子语义相似性的系统，使用卷积网络考虑单词的局部上下文和 LSTM 考虑句子的全局上下文，能够保留句子相关信息，并在句子相似性计算方面取得了良好的结果，具有和最优秀系统相竞争的优势。

    Oct, 2018

  • GateNLP-UShef 参加 SemEval-2022 任务 8：用实体增强的 Siamese Transformer 进行多语言新闻文章相似性计算

    本文描述了 SemEval-2022 任务 8 排行榜上排名第二的系统。我们提出了一种基于实体增强的连体 Transformer，根据新闻文章中讨论的事件的共享叙述、实体、位置和时间等不同子维度计算新闻文章相似性。

    May, 2022

  • 密集连体网络用于密集无监督学习

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    Mar, 2022

  • 探索简单的同孪表征学习

    本文通过研究，展示出使用 Siamese 网络进行图像无监督表示学习的含义，并阐述了在该情况下级联网络的基本角色，并提出了一个新的基于停止梯度的理论，通过实验证明了其正确性。

    Nov, 2020

  • 增强型孪生网络在多目标跟踪中的相似度映射

    本文介绍了一种基于增强 Siamese 神经网络的相似性映射的跟踪系统，该系统考虑了外观和几何信息，并可进行端到端的训练，以减少整体系统复杂性和需要针对特定环境进行调整的超参数数量，在 MOT16 挑战中取得了具有竞争性的速度和准确性。

    Sep, 2016

  • 使用三元组网络进行深度度量学习

    本文提出了三元组网络模型，通过距离比较来学习有用的表示方法，在多个数据集上的结果显示其比竞争对手孪生网络学习了更好的表示方法，而且还探讨了其作为无监督学习框架的未来可能用途。

    Dec, 2014

  • 利用图变换网络对复杂文档布局中的文本语义进行建模

    本文提出了一种基于图形表示的模型，并演示了我们不仅可以跨文档检索语义相似的信息，而且我们生成的嵌入空间也捕获了有用的语义信息，类似于仅适用于文本序列的语言模型。

    Feb, 2022

  • 基于 Transformer 的大语料库语义相似度分析的认知研究

    本文利用传统技术和转换器技术对美国专利短语进行语义相似性分析和建模，并对 Decoding Enhanced BERT（DeBERTa）的四种不同变体进行实验，在此基础上通过 K 次交叉验证提高性能，实验结果表明我们的方法比传统技术更具有优越性，平均 Pearson 相关系数为 0.79。

    Jul, 2022

  • TraVeLGAN: 通过变换向量学习进行图像到图像的翻译

    介绍了一种基于 GAN 的全新图像到图像翻译方法，其中使用同层网络的潜在空间来保留图像内变换，不再需要约束生成器的循环一致性限制，实现了对高级形状和语境等更复杂领域的转换。

    Feb, 2019

  • 提升语义相关性，用于中文社交媒体文本摘要的序列到序列学习

    本文通过引入一种基于语义相关性的神经模型，旨在提高汉语社交媒体摘要中源文本和摘要之间的语义相关性，使用编码器 - 解码器框架，通过最大化表示之间的相似性得出结论，实验表明，该模型在社交媒体语料库上优于基线系统。

    Jun, 2017