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大型语言模型估计细粒度人类色彩概念关联
通过研究人像的颜色概念关联评分与 GPT-4 评分的相关性，探讨了 GPT-4 能够准确预测人类颜色概念关联的能力，并证明了 GPT-4 可以有效估算各种概念的颜色关联分布，为设计有效且直观的信息可视化提供了重要工具。
PDF2 months ago
ICML基于评级的强化学习
本文提出了一种新的基于评分的强化学习方法，利用人类评分来获取强化学习中的人类指导。该方法与现有的基于偏好和基于排名的强化学习范例不同，通过对样本轨迹的人类评估而非样本对的相对比较，基于人类评分构建了新的预测模型和新的多类损失函数。我们通过基
PDFa year ago
MT Metrics 与人类对同声传译的评分相关
对英德语同声传译任务的候选系统进行评估时，离线机器翻译指标与连续评分器（CR）有很强的相关性，因此可以可靠地用于同时模式下的机器翻译评估，从而减轻了人工评估的需求。
PDF2 years ago
ACL将主观众评估作为改进自然语言生成的附加客观标准的估计
本文探讨在多任务学习设置中，使用主观评估作为语言生成模型训练的一部分，并使用群众创作对话语料库对六种不同的语言生成模型进行微调。评估显示，多任务学习的模型生成的话语在主观上评分最高，且在推动对话发展、无冒犯性等方面得分最高。因此，将来可以研
PDF3 years ago
DNSMOS: 一种非侵入性的感知客观语音质量指标，用于评估降噪器
为了评估噪音抑制算法的感知质量，该研究提出了一种多阶段自学习的感知客观指标方法，能够推广到高难度测试条件，并具有与人类评分的高相关性。
PDF4 years ago
AAAI通过累积 Jensen-Shannon 散度预测美学分数分布
本文提出了一种基于累积分布和 Jensen-Shannon 散度的深度卷积神经网络（CJS-CNN）来预测人类对美学的评分分布，并通过基于峭度的新的可靠度敏感学习方法消除了原始人类评分完整数据的要求。实验结果表明，我们的 CJS-CNN 在
PDF7 years ago
ACL文学语言的数据导向模型
利用句法和词汇特征，以及人类评级来预测文学性，本模型是第一个通过多种特征区分高低文学小说，并可解释 76.0％文学评级的变异性。
PDF7 years ago
具备属性与内容适应的照片美学排名网络
本研究旨在学习使用卷积神经网络，应用深度学习技术自动评估照片美学排名，基于深入剖析其有意义的摄影属性与图像内容信息来规范复杂的照片美学评分问题，通过新提出的采样策略，从多个人类评分者分配的美学得分次元数据集中提取信息，提高了算法的一致性与鲁
PDF8 years ago
ACL组合和非组合短语嵌入的自适应联合学习
本文提出了一种新的方法，通过自适应加权组成和非组成短语嵌入来学习短语嵌入，其中使用组成性评分函数量化每个短语的组成水平，并联合优化功能参数。在实验中，我们将自适应联合学习方法应用于学习及物动词短语的嵌入，并显示组成分数与动词 - 宾语组合的
PDF8 years ago