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Gollum: 大规模多源知识图谱匹配的黄金标准
本文介绍了 Gollum-- 一种大规模多源知识图匹配的黄金标准，它包括来自 4149 个不同知识图的超过 27.5 万个对应关系，并提供了三个版本的黄金标准以评估监督匹配和非监督匹配方法，这些知识图来自对大型 wiki 农场运用 DBpe
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2 years ago
用于分析知识图谱嵌入的 DLCC 节点分类基准
该研究提出了 DLCC 基准，并通过它来比较知识图嵌入方法的表现。研究发现，针对 DBpedia 上的许多 DL 构造实际上是通过识别不同的相关模式来学习的，并且特定的 DL 构造（如基数约束）对于大多数嵌入方法来说特别难以学习。
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2 years ago
HYPE：生成模型人眼感知性评估基准
利用 HYPE 生成照片的新的人类基准检测，可以有效的度量生成模型的真实性，通过随机采样的视觉输出测量视觉知觉的门限，可以排除众多启发式或预训练的词嵌入的错误干扰，并且能够有效监测出训练过程中模型的任何细微变化，且模型性能排名能保持一致性和
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5 years ago
EMNLP
新闻报道中的同理心和悲痛建模
本文提出了第一个公开可用的用于检测共情能力预测的标准，采用单项量表的方法可靠捕捉了作者对共情能力的评估，同时也是第一个区分多种共情形式的计算模型，实验表明 CNN 模型表现最佳。
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6 years ago
ACL
JFLEG：一个流畅的语料库和语法错误修正基准
我们提供了一个新的平行语料库，JHU FLuency-Extended GUG corpus (JFLEG)，用于开发和评估对于语法错误校对 (GEC)。该语料库不仅涵盖了不同语言熟练程度，而且还使用了整体流畅度编辑来更正语法错误，并使原始
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7 years ago
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