我们提出了一种通用的多语言文本检测框架，可以在场景图像中检测和识别已知和未知语言区域，不需要为未知语言收集有监督的训练数据或进行模型重新训练。

Mar, 2024

本文提出了一种弱监督场景文本检测方法（WeText），通过学习未注释或弱注释数据来训练强大的准确的场景文本检测模型，充分利用少量全注释数据集训练的监督模型，探索将半监督和弱监督学习应用于大型未注释数据集和大型弱注释数据集。该方法能够显著提高场景文本检测性能，在仅使用 229 个完全标注的场景文本图像的情况下，弱监督学习仍能够实现最先进的性能。

Oct, 2017

我们的研究重点是辨别大型语言模型生成的文本与人类生成的文本之间的关键挑战，这在各种应用中具有重要意义。通过评估我们的模型在多个数据集上的性能，包括 Twitter 情感、足球评论、项目古腾堡文库、PubMedQA 和 SQuAD，我们提供了支持此类模型可行性的证据。这些数据集在复杂约束下进行了采样，涵盖了各种可能性，为未来研究奠定了基础。我们对 GPT-3.5-Turbo 与 SVM、RoBERTa-base 和 RoBERTa-large 等各种检测器进行了评估，基于研究结果，结果主要与句子的序列长度有关。

Nov, 2023

本文提出了一种新的多语言情感分类方法，使用了大量的弱监督数据训练多层卷积网络，通过在多种语言数据集上进行充分的评估，证明该方法的优异性能，达到了同类研究的最高水平。

Mar, 2017

本文提出了一种名为 LocTex 的计算机视觉方法，它利用了低成本的本地化文本标注和鼠标轨迹，通过对图像和标题的对比预训练和监督跨模态关注图，从而提供粗略的本地化信号，从而减少标注数据的数量。它学习到的视觉特征可以捕捉自由形式的标题的丰富语义和鼠标轨迹的准确本地化，可以转移到各种下游视觉任务中，并且比 ImageNet 的监督预训练方法可以将预训练数据集的大小缩小 10 倍或目标数据集的大小缩小 2 倍，同时在 COCO 实例分割上实现可比较甚至更高的性能。在拥有相同数量的注释的情况下，LocTex 在 PASCAL VOC 图像分类任务上比以前最先进的 “视觉 + 语言” 预训练方法提高了约 4% 的准确性。

Aug, 2021

本文提出了一种基于弱监督学习的场景文本生成方法，通过跨语言生成，将场景文本图片的内容和样式特征分离，并引入整合式注意力模块和预先训练的字体分类器以保证生成图片的完整内容结构以及填补不同语言文本风格之间的差距，实验结果显示，该方法显著提高了场景文本识别精度。

Jun, 2023

本文开发了一个带有乌尔都文本的情景图像数据集，并提出使用机器学习方法从这些图像中检测乌尔都文本的方法，包括通过 MSER 方法提取文本区域、利用 SVM 分类器筛选非文本区域、HoG 特征训练第二个 SVM 分类器来进一步提高文本区域检测的性能。最终目的是为乌尔都文本检测研究提供数据资源，并突出该领域的挑战和研究空白。

Sep, 2022

我们引入了一个新的基准数据集 MULTITuDE，用于多语言机器生成文本检测，包括 11 种语言（ar，ca，cs，de，en，es，nl，pt，ru，uk 和 zh）的 74,081 个真实和机器生成的文本，由 8 个多语言 LLM 生成。利用这个基准，我们比较了零样本（统计和黑盒）和微调检测器的性能，并考虑多语言性，评估了这些检测器在未见过的语言（语言相似和不相似）和未见过的 LLMs 上的泛化性和这些检测器在培训多种语言时是否提高了性能。

Oct, 2023

提出了一种基于图神经网络和变压器的跨语言灾难相关文本分类系统，该系统可以在有限的监督下工作，并在多种语言和单语言情境下进行分类。在英语、非英语和单语数据集上测试，该系统的加权 F1 值优于现有的最先进模型和多语言 BERT 基线。

Mar, 2022

我们提出了一种多语言文本检测模型，通过引入 SFM Swin Transformer 特征提取网络、AS-HRFPN 特征融合网络和全局语义分割分支，改进了对自然场景中多语言文本的检测准确性和难度，实验结果表明该算法 F-measure 值为 85.02%，比基准模型高出 4.71%。

Dec, 2023