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假新闻检测：数据见真章！
这份综合调查是研究人员在进行假新闻检测之旅中不可或缺的资源，通过强调数据集质量和多样性的关键作用，它强调了这些元素对检测模型的有效性和稳健性的重要性。调查详细概述了数据集的关键特征、使用的各种标记系统和可能影响模型性能的普遍偏见。此外，它还
PDF2 days ago
ResumeAtlas：基于大规模数据集和大型语言模型的简历分类再探索
通过使用大规模数据集和大型语言模型，在线招聘平台的依赖性、简历分类的准确性和网络招聘实践的发展方面，我们展示了一种全面的简历分类方法，取得了显著的改进和进步。
PDF8 days ago
优化交通标志识别：定制数据增强解决类别不平衡和样本匮乏问题
通过定制化的数据增强技术以及包括合成图像生成、几何变换和基于障碍物的增强方法，该研究解决了交通标志识别中的关键挑战：类别不平衡和数据集稀缺。研究结果表明，在交通标志识别模型性能方面取得了显著改进，这对于交通标志识别系统具有重要意义。该研究不
PDFa month ago
仇恨传播数据集的系统综述中的未被察觉的目标
机器学习（ML）基于内容审查工具对保持在线空间的免受仇恨性沟通至关重要。然而，ML 工具的能力仅取决于其所训练的数据的质量。虽然越来越多的证据表明它们在检测针对特定身份的仇恨性沟通方面表现不佳，并可能对其进行歧视，但我们对此类偏见的来源了解
PDF2 months ago
多新闻 +: 基于 LLM 的数据注释的成本效益的数据清洗
利用大型语言模型的数据清洗策略，通过模拟人工注释和分类不相关文档，我们改进了 Multi-News 数据集，提高了数据集质量，而无需依赖昂贵的人工注释工作。
PDF3 months ago
数据多样性对于稳健指令调整至关重要
指令调整对于大型语言模型的校准是关键步骤。数据集选择是指令调整的核心挑战之一，因为指令调整数据集的组成可以显著影响后续性能。本文提出了一种新的系统 —— 质量 - 多样性指令调整（QDIT），提供了一个有原则的算法来控制数据集的多样性和质量
PDF7 months ago
REVO-LION: 评估和优化视觉语言指导调节数据集
本文针对多模态指导调优进行了研究，提出了一种新的评估范式并构建了一套新的数据集 REVO-LION，该数据集包括为发展全能 VLIT 模型提供基础的样本质量、综合性评估及性能可比性验证。
PDF9 months ago
SignBank+: 多语种手语翻译数据集
该研究通过改进数据集质量和翻译系统的简化，推动了手语机器翻译领域的发展。我们介绍了 SignBank+，这是 SignBank 数据集的精简版本，为机器翻译进行了优化。与以往利用复杂分解技术进行翻译的方法不同，我们提倡一种简化的文本对文本翻
PDF9 months ago
TeGit: 基于文本支撑任务设计的高质量指导调优数据生成
通过训练语言模型自动设计任务而收集高质量的教学适应数据的可扩展方法，自动生成任务指导、输入和输出，用于过滤噪音，并通过自动和手工评估实验来证明数据集的质量。
PDF10 months ago
阅读，观察还是听取？解决多模态数据集所需的元素
通过利用少量人工注释，我们提出了一种两步方法来分析多模态数据集，为了在处理数据集时将每个多模态实例映射到所需的模态。我们在 TVQA 视频问答数据集上应用了我们的方法，并发现大多数问题可以用单一模态回答，而且没有对任何特定模态存在实质性偏见
PDFa year ago
CVPR视频动作检测：分析限制和挑战
本文旨在探讨在视频动作检测中，除数据集规模外其他能够衡量数据集质量的属性，并且提出了一个新的，适用于真实世界应用的多演员多行为（MAMA）数据集，同时还对影响视频数据集的时间关系进行了相关性研究，进而发现现有方法存在偏见。
PDF2 years ago
MM资源有限条件下的活动标签清洗，以提高数据集质量
本文提出一种基于数据驱动的主动标签清理方法来解决数据注释中的标签噪音问题，通过对样本进行优先级排序，提高数据集质量，具有较好的可行性和高效性。
PDF3 years ago
Re-TACRED: 解决 TACRED 数据集的不足
本文针对 TACRED 数据集进行了全面研究和改进，提出了改进的众包策略，通过重新注释整个数据集，发现 TACRED 标签中有 23.9% 是错误的，用改进后的数据集评估模型，平均 f1 得分提高了 14.3％，并揭示了不同模型之间的显著关
PDF3 years ago