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质量监控器：估计医学分割数据集中的标签质量和错误
通过使用回归模型 Quality Sentinel，可以估计医学分割数据集中标签的质量，并发现关于标签质量的有用信息，以及纠正标签错误并提高人工智能训练效率的方法。
PDFa month ago
在线客服中的通用模型
通过使用机器学习模型和信息检索技术，本论文介绍了一种改进电子商务在线客户服务的方法，其通过使用标记技术以及问题和标签的存储库来预测客户问题的标签，从而无需模型训练和维护，减少了模型开发周期和成本。
PDF4 months ago
生成模型实现开放词汇极端分类
本文提出了一种针对开放词汇的极端多标签分类（OXMC）任务的序列到序列模型 ——GROOV，该模型可预测给定语料库之外的标签，且在预测已知标签时与现有最先进解决方案表现相当。
PDF2 years ago
QMUL-SDS 在 SCIVER 上的科学主张验证的逐步二分类
本文介绍了 QMUL-SDS 团队在科学主张验证方面的参与，提出使用二进制分类逐步进行科学主张验证的方法，利用 BioBERT-large 分类器在检索摘要和检索摘要后选择理由，然后采用两步预测方法预测标签，相较于基准系统，在开发集上获得了
PDF3 years ago
使用图表示学处理缺失数据
本文提出了一种名为 GRAPE 的基于图的机器学习框架，它同时处理了特征插补和标签预测问题，通过使用图神经网络，在 9 种基准数据集上实现了比现有最先进方法更低的平均绝对误差（20％的特征插补任务，10％的标签预测任务）
PDF4 years ago
大规模图像标注的多模态多尺度深度学习
本文提出了一种新的多尺度深层模型来提取富有判别性的特征，能够表示从物体、场景到抽象概念的各种视觉概念，并引入标签数量预测辅助任务来明确估计给定图像的最优标签数量。在两个大规模图像注释基准数据集上进行了广泛的实验，结果表明我们的方法明显优于现
PDF7 years ago
KDD同配与非同配网络中节点分类的主动学习
本文提出了一种使用信息论技术进行主动学习的算法，旨在根据网络拓扑结构和节点标签的联系，选择最能准确预测其他节点标签的子集节点，以便在不知道节点标签的情况下对所有节点进行标注预测，并在社交网络、英语小说中出现的单词以及海洋食物网络中的三个不同
PDF13 years ago