candidate selection | BriefGPT

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UniRetriever：多任务候选选择用于各种上下文自适应式会话检索
我们提出了一种多任务框架，作为会话中三个主要检索任务（个人选择、知识选择和回复选择）的通用检索器，通过设计一个双编码器体系结构来检索相关上下文，通过点积方法检索适合的候选项，并引入两个损失约束来捕捉对话上下文和不同候选项之间的微妙关系。实验
PDF4 months ago
通过语法指导文本到文本的隐私保护
本文旨在解决基于文本的隐私保护问题，提出了一种基于度量的差分隐私方法，利用词向量在向量空间的表示来添加噪声并完成替换。分析表明现有方法替换后语法上存在局限性，提出用候选选择解决替换方向的问题。实验结果表明，该方法在保证隐私的同时，提升了下游
PDFa year ago
EMNLPMANTIS 参加 TSAR-2022 共享任务：基于预训练编码器的无监督词汇简化改进
该研究是关于 TSAR-2022 共享任务中字词简化的贡献，采用 RoBERTa 转换器语言模型扩展了无监督识别的词汇简化系统，通过采取一系列特征加权方案和基于文本蕴含的简化筛选方法，提高了系统的性能表现达 5.9％的精度，排名第二。
PDF2 years ago
在多个当选者选举中公平分配效益
本文研究了多胜者选举的公平性，并提出了一种旨在跨选民群体公平地选择候选人的模型，分析了模型的计算复杂性和实用性，并讨论了与 AI 和机器学习相关的影响。
PDF2 years ago
ACL通过对比候选生成和选择提高抽象摘要的忠实度
通过对替身候选生成和选择的研究，我们提出了一个模型无关的后处理技术来修正当前神经抽象摘要生成模型中常见的不忠于原始内容的摘要幻觉现象，我们学习了一个判别式修正模型并证明，通过替代抽象式中的具名实体和数量标识来代替同源文本中语义相似类型的实体
PDF3 years ago
通过知识图谱增强的强化学习交互式推荐系统
本研究探讨了在交互式推荐系统中，如何使用知识图谱来解决强化学习中的样本效率问题以及用户反馈稀疏问题，具体包括引导候选项选择，增强项和用户状态的表示和传递用户偏好。实验结果表明，该方法具有显著的改进优势。
PDF4 years ago
投票与设施选址
研究候选人选择机制以最小化社会成本，探讨候选人与选民在某种度量空间中的关系，颗粒度由投票机制，排名机制和位置机制决定，并且在真实情况和简化情况下量化了效率，真实性和简洁性之间的平衡。
PDF9 years ago