bi-encoder model | BriefGPT

关键词bi-encoder model

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跨语言释义识别
通过对比式编码器模型在多语言环境下进行训练，实现检测多语言环境中的困难释义，得到可用于语义搜索等多种任务的嵌入向量，并在下游任务中评估模型性能和嵌入向量质量，与当前最先进的交叉编码器相比，在所选择的数据集中只有 7-10% 的最小相对下降，
PDF15 days ago
利用大型语言模型从大规模输出空间中提取间接知识的零 - shot 学习
我们提出了一种通过大型语言模型（LLM）的反馈来训练一个小型双编码器模型的框架，该双编码器模型将文档和标签编码为用于检索的嵌入向量。我们的方法利用 LLM 的零样本能力来评估标签与文档之间的相关性，而不是使用从文档本身提取的低质量标签。我们
PDF23 days ago
使用词义消歧解决多词表达识别的问题
本文中，我们使用 Bi-encoder 模型训练了一个过滤多词表达式候选人的模型，该模型使用锁定和上下文信息。我们在 DiMSUM 数据集上实现了最优结果，在 PARSEME 1.1 英语数据集上使用此方法获得了有竞争力的结果。同时，我们还
PDFa year ago
SIGIR视频检索的模态平衡嵌入
介绍了将 MBVR 应用于大型视频平台的实践，该方法采用人工生成的模态混洗样本和基于视觉相关性的动态边距（DM），旨在鼓励视频编码器对每种模态进行平衡关注，通过实验证明了该方法在解决模态偏见问题方面的有效性和高效性。
PDF2 years ago
ACL使用 Gloss 消歧信息的双编码器向词义消歧的长尾延伸
本研究提出了一种基于双编码器模型的词义消歧方法，通过将目标词与其上下文以及每个意义所对应的词典定义进行独立编码后，将两部分编码器在相同的表示空间中联合优化，从而实现通过寻找最相似的意义编码来进行词义消歧。结果表明，该模型在英语全词 WSD
PDF4 years ago