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ACL所有标签汇聚：具有效标签语义编码范式的低样本意图检测
在意图检测任务中，利用意图标签中的有意义的语义信息对于少样本场景尤其有益。我们提出了一个端到端的 One-to-All 系统，可以将输入词汇与所有标签候选进行比较，从而充分利用标签的语义信息。实验结果表明，在训练资源极为有限的情况下，One
PDF10 months ago
建模标签语义提升活动识别
本论文提出了一个基于序列到序列的神经网络框架，以学习共享活动标签名称的语义，而不是将标签仅视为整数 ID，这有助于提高人类活动识别的性能。该方法将学习活动分解为学习共享标记，通过在七个基准人类活动识别数据集上的广泛实验表明其优于现有方法。
PDF2 years ago
利用 FrameNet 中的定义查询模型：一种有效的帧语义角色标注方法
本文提出了一种基于 FrameNet 的查询框架 ArGument Extractor with Definitions，该框架使用 FrameNet 中的框架和框架元素定义来查询文本中的参数，以指导模型学习标签的语义和加强参数之间的交互。
PDF2 years ago
ACL面向少样本文本分类的标签语义感知预训练
提出了一种标签语义感知预训练（LSAP）方法，该方法将标签语义信息融入预训练生成模型中，并通过有标签的来自不同领域的句子的次预训练进行，从而提高了文本分类系统的泛化性能和数据效率，在 ATIS、Snips、TOPv2、AG News 和 Y
PDF2 years ago
ACLFew Shot 命名实体识别的标签语义
本文提出了一种神经架构，利用 BERT 编码器，匹配文档的 tokens 和标签语义信号的表示，从而在命名实体识别的少样本情况下，实现了先进的结果。此外，该模型在低资源环境中表现出很好的效果。
PDF2 years ago
GUDN：一种具有标签强化策略的新型引导网络，用于极端多标签文本分类
本文提出了一种新的指南网络 (GUDN) 来改进大规模预训练模型在具有极端多标签文本分类 (XMTC) 任务的精细调整和标签语义探索方面的性能，并在 Eurlex-4k 数据集上表现出超越先前最先进方法以及在其他常用数据集上具有良好的结果，
PDF2 years ago
CVPR标签并不平等：通过标签分组和协同训练增强半监督学习
本文提出了 SemCo 方法，该方法结合标签语义和联合训练来解决半监督学习中伪标记质量差的问题，该方法在各种 SSL 任务中实现了最先进的性能，例如使用 1000 个标记的样本的 Mini-ImageNet 数据集上提高了 5.6％的准确性
PDF3 years ago
EMNLP增强式自然语言用于生成式序列标记
该研究提出了一种生成式框架，用于多个序列标记任务和句子级分类。与以往的判别式方法不同，该模型通过共享自然语言输出空间，自然地融合标签语义，并在任务之间共享知识。该框架具有通用性，可在 few-shot、低资源和高资源任务上表现良好，并在命名
PDF4 years ago
ACLGILE: 通用输入标签嵌入用于文本分类
本文提出了一种新的输入 - 标签模型，该模型利用标签语义和非线性输入标签嵌入来实现更好的文本分类性能，并通过跨语言和零资源的多语种文本分类实验证明了该模型的优越性。
PDF6 years ago