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contextual dependency
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上下文感知选择性标签平滑以校准序列识别模型
本文提出了一种基于上下文的选择性标签平滑方法（CASLS），以解决训练过程中的过度拟合问题以及置信度校准问题，通过利用顺序数据中的上下文依赖性来构造混淆矩阵，并使用类特定错误率来调整平滑强度的权重，从而实现自适应校准。在场景文本识别和语音识
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a year ago
Few-Shot 嵌套命名实体识别
本文首次提出了针对 few-shot 嵌套 NER 任务的 Biaffine 对比学习框架 (BCL)，该框架利用上下文依赖来区分嵌套实体，将语义表示与上下文跨度表示相结合，并采用对比学习来调整表示分布，实现更大的边缘边界和更广泛的领域迁移
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2 years ago
IITD-DBAI: 带伪相关反馈和查询重组的多阶段检索
在 CAsT-2021 的自动化轨道中，保留关键术语和上下文并使用经典的信息检索方法来解决会话系统中最具挑战性的任务之一 - 解决上下文依赖性。我们提交了两次运行，产生的平均 NDCG@3 性能比中位数模型更好。
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2 years ago
面向领域自适应语义分割的上下文感知混合技术
本文提出一种新的上下文感知混合框架（CAMix），用于域自适应语义分割，通过引入上下文相关性作为显式先验知识，以完全端到端的可训练方式增强了对目标域的适应性，并在三个不同的水平上引导上下文感知域组合。
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3 years ago
AAAI
高分辨率深度图像抠像
本文提出 HDMatt，第一个用于高分辨率输入的基于深度学习的图像抠图方法，采用一种新的模块设计以解决不同片段之间的上下文依赖性和一致性问题，并在 Adobe 图像抠图和 AlphaMatting 基准上取得了新的最先进性能和更高分辨率图像
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4 years ago
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