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ACL基于奖励的输入构建方法用于跨文档关系抽取
提出了基于奖励的输入构造 (REIC) 方法，用于跨文档关系抽取，通过提取与关系有关的证据句子，使关系模块能够有效地推断关系。实验结果表明，该方法在跨文档关系抽取中的不同结构和骨干上优于启发式方法。
PDFa month ago
探索大型语言模型和分层框架用于大规模非结构化法律文件的分类
通过使用多级编码器层次框架（MESc）以及大型语言模型和无监督聚类方法，我们研究了在没有结构注释的情况下，从大型法律文件中预测裁决的问题，并测试了这些方法在法律领域的转移学习能力和效果，我们的方法相较于之前的最先进方法取得了至少 2 个性能
PDF4 months ago
KeyGen2Vec: 通过多标签关键词生成在问答中学习文档嵌入
我们的研究旨在通过使用序列到序列（Seq2Seq）文本生成器学习文档嵌入，以减少对标签监督的依赖，并将关键短语生成任务重新形式化为基于社区的问答（cQA）中的多标签关键词生成。实证结果显示，相对于多标签关键词分类器，KeyGen2Vec 在
PDF8 months ago
使用文档嵌入和降维技术检测文本数据中的协变量漂移
探讨使用不同文档嵌入、降维技术和漂移检测方法来识别文本数据中的协变漂移的有效性，结果表明某些组合的嵌入、降维技术和漂移检测方法在检测协变漂移方面表现优异。
PDF10 months ago
用于推荐系统的多 BERT 嵌入
我们提出了一种使用 Sentence-BERT（SBERT）和 RoBERTa 两种最先进的自然语言处理模型结合生成文档嵌入的新方法。通过将句子视为标记并为其生成嵌入，我们的方法可以捕捉文档内句子间和句子间的关系，从而生成更具语义丰富性和准
PDF10 months ago
ACL通过自对比 Bregman 散度学习高效文档嵌入
本文提出了一种基于 Longfomer 的文档编码器，使用最新的无监督对比学习方法 SimCSE 进行训练，结合基于函数 Bregman 散度的凸神经网络以提高输出文档表示的质量，实验证明该方法在法律和生物医学领域的三个长文档主题分类任务中
PDFa year ago
嵌入式探测！使用文档嵌入式检测假新闻
本文提出了一种使用文档嵌入的新方法，建立多个模型，将新闻文章准确地标记为可靠或虚假，评估了这些模型并证明了文档编码是获得高准确性的最重要因素
PDFa year ago
ANTM: 基于对齐的神经主题模型用于探索快速演化的话题
本文介绍了 Aligned Neural Topic Model（ANTM）, 一种动态神经主题模型，它使用文本嵌入来计算不同时间段内的语义相似文档的集群，并对齐文档集群以表示其演变。实验证明 ANTM 在主题相干性和多样性方面均优于其他模
PDFa year ago
过滤上下文减轻政治意识形态预测中的稀缺和选择偏差
本文提出了一种新的监督学习方法，用于政治意识形态预测，该方法可以预测超出分布输入；在此基础上，提出了一种新的统计模型，将文档嵌入分解为两个向量的线性叠加 - 一个独立于意识形态的潜在中性上下文向量和一个与意识形态对齐的潜在位置向量；在两个基
PDFa year ago
ACL文档嵌入的句子级隐私保护
本文介绍了一种名为 SentDP 的技术，它采用纯局部差分隐私方法，对单个用户文档进行句子级别的学习。这种方法可以用于情感分析和主题分类等下游任务，并且优于像 Metric DP 这样具有较低隐私保障的基准方法。
PDF2 years ago
用于基于方面相似性的研究论文的专业文档嵌入
本文讨论了利用基于 aspect 的文本相似性测度进行科学论文推荐的问题，提出了将单一常规嵌入表示文档改为多个具有专业性的嵌入，并在 aspect 特异的嵌入空间中对其进行相似性度量的方案，有效地解决了现有方案中文档连贯性差的问题，并通过与
PDF2 years ago
EMNLP图注意力网络实现的对比文档表征学习
本文提出使用图注意力网络在可用的预训练 Transformer 模型之上来学习文档嵌入，并基于该模型设计简单的对比学习策略，在大量无标签语料库上预训练模型。经验证明，我们的方法在文档分类和文档检索任务中是有效的。
PDF3 years ago
为因果推断调整文本嵌入
该论文提出了一种基于因果效应的文本嵌入学习方法，通过有监督降维和有效的文本特征筛选建立起高效的低维表示，使得足够保留有关因果关系的信息，通过实验验证了该方法相比其它文本嵌入方法更能提高因果效应评估的准确性和效率，并通过具体案例分析论证了该方
PDF5 years ago
文档嵌入 vs 关键词短语 vs 术语：数字图书馆推荐系统的在线评估
本研究比较标准的基于词项的推荐方法与两种有前途的数字图书馆相关文章推荐方法：文档嵌入和关键词短语的推荐效果，并通过我们的推荐服务 Mr. DLib 在 Sowiport 和 Jabref 上提供了 3350 万次推荐，在不同的情境下评估了它
PDF5 years ago
ACL局部聚合词向量的向量化 (VLAWE): 一种新的文档级表示方法
本文提出了一种基于聚合单词嵌入向量来表示文本的新方法，并将其用于文本分类任务，其中利用词向量的聚类来获得文档嵌入向量，并且 VLAWE 表示法能够达到很好的效果。
PDF5 years ago
KDDPangloss 在嘈杂文本环境中的快速实体链接
该论文介绍了 Pangloss，一种用于嘈杂的文本上实体消歧的生产系统。Pangloss 使用一种基于上下文文档嵌入的语义相似度引擎结合概率线性时间关键短语识别算法，以比其它研究或商业系统更好的效果（F1 值 > 5％）解决了实体消歧问题。
PDF6 years ago
通过预测 N 元语法组合来学习文档嵌入，用于长篇电影评论的情感分类
通过改进 Paragraph Vector 的架构，使其可以学习预测单词和 n-gram 特征的文档向量，捕捉了文档中的语义和单词顺序，从而在 IMDB 电影评论数据集上实现比其他模型更好的情感分类结果，同时保持了向量的表达能力。
PDF9 years ago