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hubness
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降低集中度改善句子 BERT 语义空间
通过使用 Sentence-BERT 创建的嵌入表征语义空间的结构,我们发现其中普遍存在的高维度问题,即 hubness 会导致不对称的邻居关系,而减小 hubness 可以提供更好的文本语义表征。
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7 months ago
ACL
利用混合的高阶接近度进行悬挂感知实体对齐
本文研究了知识图谱中的悬挂实体对齐问题, 提出了一种使用混合高阶接近度检测悬挂实体并对可匹配实体进行对齐的框架, 实验证明该框架可以更准确地检测悬挂实体并解决对齐中的 hubness 问题。
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2 years ago
KDD
一种使用非负样本的 k-NN 分类快速易懂的回归技术
本文提出了一种廉价的方法来学习有效的差异度量函数,该函数可用于 $k$- 最近邻分类。方法通过仅学习标记对象的变换来提高分类准确性,同时保持查询对象在原始坐标系中不变。通过解决标准岭回归问题,可以有效地学习变换,且速度比现有方法快两个数量级
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6 years ago
KDD
岭回归、Hubness 和零 - shot 学习
本文探讨了零样本学习中 hubness 的影响,当使用岭回归在例子空间和标签空间之间寻找映射关系时。我们提出了将标签映射到例子空间的方法,以抑制后续最近邻搜索步骤中的 hub 出现。在一个简单的数据模型下,我们证明了所提出的方法确实减少了
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9 years ago
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