contextual features | BriefGPT

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基于深度学习的交通预测的对立解释
通过反事实解释方法增强可解释性和可用性，揭示深度学习模型学习的交通模式，提高交通预测模型的透明性和可理解性。
PDF2 months ago
ACL大型语言模型是否能理解上下文？
理解上下文是理解人类语言的关键，本论文介绍了一个上下文理解基准，通过适应现有数据集来评估生成模型的能力，并发现预先训练的稠密模型在理解复杂上下文特征方面比优化调整模型困难。
PDF5 months ago
ECAMP: 基于实体的上下文感知医学视觉语言预训练
基于实体为中心的上下文感知的医学图像与语言预训练 (ECAMP) 框架可从医学数据中提取实体为中心的上下文特征，通过设计实体感知的语言建模、上下文增强的遮蔽语言建模和上下文引导的超分辨率任务进一步提升文本和图像之间的交互，在多个任务中取得显
PDF6 months ago
上下文定向无环图
通过将上下文特征映射到加权邻接矩阵上的有向无环图（DAG），并利用具有新颖投影层的神经网络，我们提出了一种处理上下文 DAG 问题的方法，该方法确保输出矩阵稀疏并满足无环性质的最近发展算法，并为学习上下文 DAG 提供了可伸缩的计算框架，同
PDF8 months ago
利用伪未来情境进行对话情感识别
为提高 ERC，我们生成预训练语言模型的未来上下文来集成多重上下文，并证明伪未来上下文在某些情况下可以在上下文无关的对话中与真实上下文媲美。
PDFa year ago
针对 Conformer 转录器语音识别系统的有效紧凑上下文表示
本文提出了一种能够学习到跨话语上下文特征的紧凑的低维度的特征表示方法，并通过在先前话语的历史向量上应用特殊设计的注意力池化层，来优化了基于 Conformer-Transducer 编码器的 ASR 系统，在 1000 小时的 Gigasp
PDFa year ago
基于随机支配角度的估计优化和积分估计优化比较
本文研究了数据驱动的随机优化问题，在模型参数的估计和优化任务中考虑融合方法，并针对非线性问题展示了简单的 “先估计后优化” 方法优于融合方法的性能优势，包括渐近最优性差距的随机优势、所有其他时刻和整个渐近分布的意义。此外，我们还介绍了实验结
PDFa year ago
针对传感器数据应用的显式上下文集成循环神经网络
本文介绍了一种上下文集成循环神经网络 (Context Integrated RNN， CiRNN) 模型，用于处理含有传感器数据和上下文信息的数据，在引擎健康预测领域的实验中表现出比现有模型 39% 和 87% 的示范性改进，特别是在使用
PDFa year ago
ACL基于语言封装和语义融合的在线内容广义索赔检测
LESA framework proposes a generalized model for argument mining using syntactic and contextual features to segregate cla
PDF3 years ago
EMNLP反应式监督：一种收集讽刺数据的新方法
介绍了一种新的数据收集方法 —— 反应监督方法，利用在线对话的动态规律克服了现有数据收集技术的局限性，从而创建和发布了第一个具有讽刺视角标签和新的上下文特征的大规模推文数据集，预期将推动讽刺检测研究进展。该方法可应用于其他情感计算领域，从而
PDF4 years ago
用于语义线检测的深度 Hough 变换
本文提出一种利用 Hough 变换将深度学习特征转换为参数化域进行线条检测的方法，可提取上下文特征并比现有方法的性能更优。
PDF4 years ago
利用上下文和注意力进行小目标检测
提出了一种利用上下文改进小目标检测准确性的方法，该方法使用不同层的多尺度特征作为上下文来增强小目标检测的准确性，并提出带有注意机制的物体检测方法，可以专注于图像中的对象并包括目标层的上下文信息。实验结果表明，该方法在检测小目标方面的准确性比
PDF5 years ago
使用上下文和语篇信息进行自动事实检查
本文研究了自动事实检查的问题，关注上下文和语篇信息的影响。研究并解决了两个相关任务：检测与检查有关的声明以及检查有关的声明。开发了基于神经网络、基于内核的支持向量机和两者组合的监督系统，在输入表示方面使用了丰富的话语线索和上下文特征。从政治
PDF5 years ago
MM从日本科学新闻文章中提取期刊名称
本文提出了基于上下文特征的方法从日本科技新闻文章中提取期刊名称，并且研究显示分布假设在识别期刊名称中起着重要作用。
PDF5 years ago
AAAI多路径反馈循环神经网络用于场景解析
本研究提出一种新的 MPF-RNN 模型，通过多层反馈和多重加权循环结构，增强 RNN 建模长范围的上下文信息和识别易混淆像素的能力，此外还提出了考虑多次反馈的损失累积策略，从而在场景分割方面实现了比传统模型更优秀的性能表现。
PDF8 years ago
EMNLP基于上下文的单句相对难度预测
本研究介绍和评估了一种新的方法，用于预测一组句子的相对阅读难度。该方法考虑了上下文环境，并利用不同的词汇和语法特征，通过逻辑回归模型预测相对难度，并使用贝叶斯评级系统将同级难度标签进行聚合，形成最终排名。此外，我们还比较了在有或没有上下文的
PDF8 years ago
CVPR匹配函数学习
本篇论文介绍了一种学习匹配函数的方法，该方法能自动发现允许视觉外观变化的空间，并学习相关特征在不同相对位置和尺度上的匹配分数的重要性。该算法已在 KITTI、Sintel 和 TimeLapse 数据集上实现了有希望的结果。
PDF9 years ago