heterogeneous sources | BriefGPT

关键词heterogeneous sources

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离线强化学习的简单成分
离线强化学习算法被证明在与目标下游任务高度相关的数据集上非常有效，然而，在轨迹来自不同源头的新测试平台（MOOD）上，我们发现现有方法在面对不同数据时效果明显下降：随着收集到的与任务相关但不同的数据简单地添加到离线缓冲区，它们的性能显著恶化
PDF4 months ago
WWW异构源上的忠实时态问答
在此研究中，我们提出了针对时态问答系统的新方法，通过可信证据强制执行时间约束条件、正确处理隐含问题，并统一处理知识库、文本和网页表格等异构数据源。实验结果表明，该方法在多个基准测试中展现出卓越的性能。
PDF4 months ago
多源多目标领域适应中的混合权重估计和模型预测
应用混合数据源的学习模型，解决估算最佳源混合和在计算上有效地解决各目标的经验风险最小化问题，并利用超参数神经网络学习目标模型的方法。
PDF10 months ago
EMNLPMUSIED：多源异构非正式文本事件检测基准
本研究基于用户评论、文本会话和电话会话等多种非正式、异构数据，提出了一个大规模的汉语事件检测数据集，并通过实验证明了非正式和异构数据的挑战性，为多源非正式事件检测提供了新的探索。
PDF2 years ago
SIGIR异构数据源中的会话式问答
本研究提出了 CONVINSE，一种面向杂多数据源的对话问答系统，对来自知识库、文本和表格等多种异构数据源相应回答问题，并通过构建 ConvMix 基准测试平台，验证了该系统的优越性能。
PDF2 years ago
WWW基于层次强化学习的异构数据源电子商务搜索结果聚合
使用层次化强化学习技术，将基于用户行为序列的搜索结果聚合和来源筛选作为两个顺序决策任务，实验结果表明该方法能够在 E-commerce 环境中显著提高搜索效果和用户满意度。
PDF5 years ago
多源实体消歧中的统计高效转移学习
本研究提出一种新的迁移学习算法以应对实体解析在面临的挑战，即异构数据源数量上升导致监督学习中的训练数据成本过高的问题。该算法采用快速凸优化来进行训练，实现线性标记成本下保持不变的准确度。
PDF12 years ago