contextual relevance | BriefGPT

关键词contextual relevance

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利用背景信息进行句子级词素切割
通过将整个句子作为输入，我们将形态素分割任务重新定义为序列到序列问题，结果显示多语种模型在性能上优于单语种模型，尽管没有超过最先进性能，但与高资源语言相比展现出了可比较的效果，同时揭示了在低资源语言情境下的限制。
PDF4 months ago
DiffuCOMET：上下文常识知识扩散
利用扩散学习重建叙事背景和相关常识之间的内在语义联系，我们开发了一系列以 DiffuCOMET 为基础的知识模型，为推断上下文相关和多样性常识提供了一种解决方案。我们的方法逐步优化了与叙事相关的常识事实表示，产生了与输入上下文相关且多样化的
PDF4 months ago
基于上下文的迁移学习和高效迭代学习用于无偏场景图生成
CITrans 是一种逐步增强数据训练的插拔式方法，使用上下文限制的转移和高效迭代学习来解决不平衡的预测问题，达到了与最先进结果相媲美的效果，并且具有高效性。
PDF6 months ago
EMNLPRainier：基于强化学习的常识问答知识感知器
本文提出了 Rainier 方法，该方法学习在回答给定问题时生成相关上下文知识，经过增强学习后显示出实质和一致的性能增益，超过了 GPT-3 引出的常识知识的质量，并在 9 个不同的常识基准测试中获得了一致的表现提高。
PDF2 years ago
EMNLP模仿情感的同理心回应生成
本文介绍了一种基于情感的信息传递方式，利用极性情感聚类和情感模仿策略，使用混合情感的随机性，提高文本情感生成的情感准确性和情境相关性。
PDF4 years ago
EMNLP基于联合上下文驱动关注机制的神经网络相关工作总结
这篇论文提出了一种基于神经网络的自动文献摘要生成方法，使用 seq2seq 模型和上下文感知机制，同时考虑全文和参考文献的异构关系，以保持相关工作部分和目标文献的主题连贯性，并在大规模数据集上获得了优越的实验结果。
PDF5 years ago
ACL使用上下文感知主题注意力增强神经响应生成
本文提出了一种基于多层次主题循环编码者解码器的响应生成系统，并利用 Reddit 评论数据集进行模型训练和评估，结果表明该模型能够相比于强基线模型产生更多样、更为相关的响应，这一结果得到了两个自动化评估度量以及人工的评价的支持。
PDF6 years ago