edit distance | BriefGPT - AI 论文速递

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语言模型的编辑距离稳健水印
使用具有可证明保证的水印技术对语言模型的输出进行保护，使其满足不可检测性和对修订的鲁棒性要求。
PDFa month ago
随机性即所需：大型语言模型对问题 - 解决方案空间的语义遍历
通过使用带有自定义想法数据库的 LLM 微调的新方法来探索创新问题和解决方案领域，通过在不同温度级别上语义地遍历双向问题和解决方案树，我们在解决方案编辑距离方面实现了高多样性，同时在语义上仍然保持与原始问题陈述的密切联系。此方法除了找到给定
PDF5 months ago
后编辑比人工翻译快吗？
这项研究针对一家语言服务提供商的真实数据进行了首次大规模的翻译和修订速度调查，结果表明后期编辑通常比人工翻译更快，平均速度数值可能具有误导性，翻译速度高度可变，编辑距离不能作为后期编辑效率的代理因素，因为它与速度的相关性并不强。
PDF7 months ago
基于编辑距离的强化学习在 RNNT 解码中的应用
提出一种基于编辑距离计算奖励的增强学习方法，使 RNN-T 模型在推理时更接近训练时的效果。在 LibriSpeech 上表现出了 SoTA WERs。
PDFa year ago
序列学习的最优完成蒸馏
Optimal Completion Distillation 使用动态规划算法为序列模型优化训练，通过最小化编辑距离提高了其末端语音识别的表现。
PDF6 years ago
ICML自适应符号嵌入的树编辑距离学习：补充材料和结果
该论文提出了一种基于嵌入的新型度量学习方法，通过嵌入树节点向量来学习编辑距离，使欧几里得距离支持类别判别并提高分类准确率，该方法在包括计算机科学、生物医学和自然语言处理数据集的六个基准数据集上优于目前树形度量学习技术的最新技术。
PDF6 years ago
编辑距离无法在强次二多项式时间内计算（除非 SETH 为假）
本文提供了证据表明计算编辑距离的时间复杂度可能是近二次的。具体来说，我们展示了如果编辑距离可以在 O（n2−δ）的时间内计算，则可以在时间 M^{O (1)} 2^{(1−ε) N} 内解决带 N 个变量和 M 个子句的命题范式的满足性问题
PDF10 years ago
具有泛化保证的监督度量学习
本篇论文提出一种新的核函数以及一种新的编辑相似性模型，可以更好地优化距离和相似度函数，提高 k 近邻算法的性能，并在学习相似性时考虑到泛化能力与算法的稳定性，解决了当前度量学习方法的局限性，为特征向量和结构化对象（如字符串或树）的度量学习
PDF11 years ago