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零样本基于提示的分类：德语推文中的主题标签
基于最新的自然语言处理技术，本研究通过使用基于写作指南的文本对文本界面而无需提供培训样本的方法，评估其在实际应用中自动化注释任务中的效果，结果表明即使受到本地计算资源限制，这种以提示为基础的方法与经过优化的 BERT 模型相当，且无需任何已
PDF8 days ago
预训练的视觉语言模型作为部分注解器
本研究探讨了一种新颖的 “预训练标注 - 弱监督学习” 范式，通过在图像分类任务中基于 CLIP 使用多个提示模板对图像样本进行标注，进而获得多个候选标签以形成含噪部分标签的数据集，并设计了一种协作一致性正则化算法来解决这个问题。实验表明，
PDFa month ago
NLAS-multi：多语言自动生成自然语言辩证方案的语料库
本文提出解决论证挖掘、论证生成和自然语言论证分析领域中的主要限制的方法，包括自动生成不同主题和语言中自然语言论证的有效方法、最大的公开可用自然语言论证方案语料库以及用于自动识别论证方案的可靠基准和微调模型。
PDF4 months ago
SSDOnt：用于表示单一受试设计研究的本体
SSDOnt 是一种特定目的本体论，用于描述和注释单一受试者设计研究，以便之后可以对其进行复杂的问题提问。
PDF5 months ago
DIRECT: 不平衡和标签噪音下的深度主动学习
通过一种新颖的算法 DIRECT，该论文提出了解决机器学习中不平衡问题的有效技术，通过收集更平衡和信息丰富的标记示例来进行注释，相较于现有算法，该算法节省了超过 15% 的注释预算。
PDF7 months ago
使用大型语言模型从医疗肿瘤学记录中提取详细的肿瘤学历史和治疗计划
使用两节临床进展笔记为对象，设计了详细的标注方案，并评估了三个最近发布的大型语言模型 (GPT-4、GPT-3.5-turbo 和 FLAN-UL2) 对临床进展笔记中肿瘤学等细节信息的零 - shot 提取能力，结果显示 GPT-4 模型
PDFa year ago
使用 FASL 进行主动式少样本学习
本文介绍了一种新型迭代式快速文本分类模型训练平台 FASL，将 few-shot learning 和 active learning 两种方法相结合，探究了哪种主动学习方法在 few-shot setup 中的效果最佳，还开发了一个模型来
PDF2 years ago
FREDA: 灵活的关系抽取数据标注
本研究提出了一种方法，以便快速生成高质量数据集用于关系抽取任务，并训练神经模型以对所创建的数据集进行关系抽取来实现很好的结果，并广泛适用于其他数据集。研究中，我们能够在合理的时间内注释 10,022 个句子的 19 种关系，并为每种关系训练
PDF2 years ago
教我解释：可解释自然语言处理数据集综述
本文总结了解释性自然语言处理领域近年来集中收集人类注释的文本解释，将其分为三类 (highlights, free-text, and structured) 并对其注释方法进行整理，提出了现有采集方法的优点和缺点，给出了未来收集数据集的建
PDF3 years ago
针对 TED 演讲的浅层言语注释
本文介绍了一种基于 Penn Discourse TreeBank 标注语言相关特征的新资源，通过对 TED Talks 进行标注，为中英文翻译和语言技术的发展做出了贡献。该资源注重对计划性口语独白的篇章层面语言特征的标注，而不仅仅局限于书
PDF4 years ago
L_DMI：一种信息论噪声鲁棒损失函数
本文提出一种新的信息论损失函数 L_DMI，其核心思想是一个广义版本的互信息算法 DMI，该损失函数可用于对深度神经网络进行标签噪声训练，不受噪声模式影响，具有理论保证，并能直接应用于现有分类神经网络。使用 L_DMI 在包括 Fashio
PDF5 years ago
PHiSeg：医学图像分割中的不确定性捕捉
本文提出了一种基于层次概率模型和变分自编码器框架的新方法，用于建模给定输入图像的分割的条件概率分布，可以有效地解决解剖结构和病理分割中的歧义性问题，同时可以生成比以前的方法更真实和多样化的分割样本。
PDF5 years ago
CVPR通过语言和指点高效完成目标注释
利用语音交互技术优化深度学习目标检测中对数据集的标注工作，通过使用语音代替鼠标进行对象类别和边界框的注释，有效提高标注效率，实验表明该方法优于传统标注框架。
PDF5 years ago
通用依赖和通用形态的融合
研究对比了 Universal Dependencies 和 Universal Morphology 计划，通过提出一种从 Universal Dependencies v2 特征映射到 UniMorph 结构的确定性映射，从而消除了两个
PDF6 years ago
ICCV极端点击：高效的目标注释
借助极点标注代替传统的物体边界框标注方式可以有效提高标注速度，保证标注质量，同时较好的应用于物体检测和语义分割模型的训练中。
PDF7 years ago