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CoSMo: 一种用于 Abstract Wikipedia 内容选择过程的构造规范语言
以严密的语言设计过程、广泛的利益相关者咨询为基础，我们创建了 CoSMo，一种新型的内容选择建模语言，以满足抽象维基百科和其他场景中的需求，该语言可以实现多语言建模、内容选择和提供抽象的内容和功能，我们对该语言进行了设计、规范及初步评估。
PDFa year ago
ACLMTCue：借助神经机器翻译中的非结构化上下文，学习零 - shot 控制额外文本属性
本文提出了一种新的神经机器翻译框架 MTCue，该框架将所有上下文（包括离散变量）解释为文本，并学习基于特定属性的上下文抽象表示空间以提高在对话领域的质量和少量数据情况下的表现。实验证明，与基线相比，该框架在翻译质量方面具有显着的改进，并且
PDFa year ago
物理概念的可学习性：神经网络能否理解真实世界？
在现代架构上，使用随机梯度下降算法训练模型可以更好地了解抽象概念，但仍然需要不断交互和验证以理解物理概念，并通过控制数据采集过程获得积极的观察结果。然而，使用有限的资源和时间将物理实体绑定到数字身份是解决信号到符号障碍问题的一个潜在方法，但
PDF2 years ago
EMNLP红场有多大？MALeViC：利用视觉环境建模形容词
本研究旨在建立一种模型，从视觉背景中学习可分级形容词（如 “大”，“小”）的含义，并通过关注完整目视文本，证明了多模型方法的有效性，在一系列任务中获得了建模尺寸含义的优异表现，但在开发可组合的抽象分级形容词表示方面仍然存在缺陷。
PDF5 years ago
ACL使用抽象示例的弱监督语义解析
本论文提出了一种训练语义解析器的新方式，即利用抽象化表示，而非强监督方式（程序），以缓解训练过程中的困难。经实验证明，这种方法可以成功地用于处理视觉推理数据集以提升性能。
PDF7 years ago