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具信息先验的迁移学习：简化基线优于先前报道
使用迁移学习和先验分布来提高分类器准确性，发现使用初始化的标准迁移学习在性能上表现比以前的研究要好得多，使用信息先验的方法在不同数据集上的相对收益不同，其中使用各向同性协方差矩阵的方法在可理解性和调整性上具有竞争力
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a month ago
基于种子的专家设计分类体系的分层聚类
本文提出 HierSeed 方法，它是一种弱监督算法，使用少量标记示例将未标记数据自适应拟合到专家制定的分类法中。它通过权衡文档密度和主题分层结构来分配文档到主题，并在三个真实数据集上优于 SHC 任务的无监督和有监督基线。
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2 years ago
EMNLP
有效的零样本和小样本关系抽取的标签表达和蕴涵
通过转换为推论任务并且使用预训练的文本推论引擎，我们能够减少标注大量实例所需的成本，实验结果表明，我们的方法在少量示例情况下可达到更好的性能。
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3 years ago
超越仅基于随机选择的假设：学习正类和未标记数据
本文中，我们探讨了如何在正样本和未标注样本数据集的有选择偏差中进行有监督学习，并提出了一种基于经验风险的方法来加入标签机制和解决未知标签机制的情况，实验证明，即使在未知标签机制的情况下，考虑可能存在的选择偏差也会提高分类器的训练效果。
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6 years ago
基于半监督稀疏表示的人脸识别分类算法（样本不充分）
本文提出了一种名为 S$^3$RC 的方法，它能够在面部图像仅有极少标注数据、被噪声数据干扰的情况下进行人脸识别，该方法利用稀疏表示框架来表示面部图像中的两个字典（画廊字典和变化字典），并应用高斯混合模型和半监督学习方法来预测面部图像。实验
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8 years ago
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