hard negative samples | BriefGPT

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ACL利用动量对比学习的标签感知负样本采样策略在隐性仇恨言论检测中的应用
通过使用 Label-aware Hard Negative (LAHN) 采样策略以及动量集成对比学习，本研究提出的模型能够有效检测隐式仇恨言论，并在内部数据集和交叉数据集中优于现有模型。
PDF22 days ago
IEKM：一个集成外部关键词矩阵的模型
提出了一种使用外部关键词矩阵模型（IEKM）解决客户服务平台系统面对的不同领域适应和语义上相似但句子对在字面上接近而语义上不同的困难负样例的挑战，在 Transformer 结构的自注意力层中通过门单元融合外部工具或字典构建的外部矩阵，实现
PDF7 months ago
对比学习的合成硬负样本
本文提出了一种特征级方法，即采样合成难负样本用于对比学习（SSCL），以更有效地利用更难的负样本。该方法通过混合负样本生成更多且更难的负样本，然后通过控制锚定样本与其他负样本的对比度的方式进行采样，并且考虑到假负样本的可能性进一步消除了负样
PDFa year ago
COLING学习独立检索表示用于最近邻神经机器翻译
本文提出 kNN-MT 中耦合机器翻译任务和语料库检索任务的表示方法不够优化，对此使用对比学习进行区分，并提出一种高效的构建负样本的方法。在五个领域的实验结果表明，相比原始的 kNN-MT 方法，我们的方法提高了检索准确性和 BLEU 分数
PDF2 years ago
WWW为图对比学习生成反事实难负样本
提出了一种基于对抗样本生成机制的无监督图学习方法 CGC，它能够让模型获取高质量的正负样本对，避免了传统无监督学习方法中出现的 False Negative 问题，其在多个数据集上与传统无监督学习方法和一些 SOTA 图对比学习方法相比实现
PDF2 years ago
采样 Softmax 损失对于物品推荐的有效性
本研究通过理论推导与实验验证，阐明了应用于商品推荐的采样 softmax 损失函数相较传统损失的理论优势包括减轻流行度偏见、挖掘难负样本、最大化排名指标等，并探讨了其在不同推荐算法中的具体应用及特性。
PDF2 years ago
ICLR带难负样本的对比学习
通过开发一种新的无监督采样方法来选择难以区分的硬负样本，该方法改进了跨多种模态的下游性能，仅需要少量额外的代码进行实现，并且不会引入计算负担。
PDF4 years ago