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无标签主题聚焦摘要生成的查询增强
这项研究介绍了一种新的方法，增强型查询摘要（AQS），用于针对主题的摘要，无需大量标记数据集，利用查询扩展和分层聚类。通过 real-world 测试，我们的方法展示了生成相关和准确的摘要的能力，显示其在数据丰富环境中作为一种经济高效的解决
PDF2 months ago
ActiveDP: 桥接主动学习和数据编程
提出 ActiveDP 框架，结合主动学习和数据编程，生成高准确性和覆盖率的标签，优于以往弱监督和主动学习方法，在不同标注预算下表现稳定。
PDF5 months ago
对比学习作为核逼近
通过对无标签数据进行对比学习，可以生成低维的特征向量表示，这些特征向量可以作为输入来提高有标签数据上的监督学习系统的准确性，并探讨了对比损失函数的最小化器及其与以往学习无标签数据方法的关系。
PDF10 months ago
利用决策树进行可解释的有监督聚类
本文提出了一种基于决策树分类器的迭代方法来提取高密度的、可解释的同一类别数据集群，并讨论了最大化识别群组质量的节点选择方法。
PDFa year ago
为什么一个视觉问题有不同的答案？
该研究提出了一个关于视觉问题回答差异的分析方法，提供了九种可能性的分类方式，并建立了两个带标签的数据集。此外，还提出了一个从视觉问题直接预测造成答案差异的新算法。在两个数据集上进行实验表明，该方法在预测准确率上具有优势。
PDF5 years ago
GAN 增强：使用生成对抗网络进行训练数据增强
本文使用生成式对抗网络（GAN）生成的合成数据来增加医学成像训练数据集的样本数量，从而提高监督式机器学习算法对图像分割任务的性能。
PDF6 years ago