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教授机器人行走的同时也教给它们交易 —— 使用知情数据和 LLMs 进行制度自适应执行
通过强化学习算法从市场反馈中动态适应迁移和协方差偏移，从而提高金融市场预测精确性，并且在现有基准任务和最近提出的任务中表现优于其他模型。
PDF12 days ago
多语言转换器的潜在语言：拉马在英文中起作用吗？
我们研究多语言语言模型在不平衡的以英语为主导的语料库上是否使用英语作为内部枢纽语言，以关键的重要性问题来理解语言模型的功能和语言偏见的起源。通过跟踪高维空间中的中间嵌入，我们发现了三个不同的阶段，这些阶段分别在 “输入空间”、“概念空间”
PDF5 months ago
面向可解释、安全的自动驾驶：利用语义嵌入进行新颖性识别和主动学习的框架及真实世界数据集的实验分析
本研究探讨了在自动驾驶数据集中使用语言嵌入进行主动学习的集成，重点关注新颖性检测。提出的方法使用基于语言的表示来识别新颖场景，强调安全接管响应和主动学习的双重目的。通过使用对比语言 - 图像预训练（CLIP）嵌入对数据集进行聚类实验来检测新
PDF5 months ago
COLING面向大规模多语言神经机器翻译的信息性语言表示学习
本研究提出了两种方法，即语言嵌入体现和语言感知多头注意力，以学习信息量丰富的语言表示，从而缓解在多语言神经机器翻译模型中引导翻译的语言令牌的失效问题，并且在两个大规模多语言神经机器翻译数据集上取得了显著的性能提升。同时，进一步的语言类型学预
PDF2 years ago
EMNLP通过未明确的问题揭示刻板印象偏见
通过研究证明，几种重要的定型偏见：性别、国籍、种族和宗教，都对语言嵌入和问题回答模型产生影响。对基于 transformer 的 QA 模型进行研究，发现这些模型中都存在定型偏见，并且模型越大，偏见越明显。此外，分类器的 fine-tuni
PDF4 years ago
EMNLPUDapter：面向真正通用依存句法分析的语言适应
该研究提出了一种基于文本参数生成和适配器模块的新型多语言任务适应方法，该方法通过语言嵌入来学习适配器，同时在各种语言之间共享模型参数，可有效地集成现有的语言类型学特征到分析网络中，并在高资源和低资源语言中均显着优于强的单语言和多语言基线，这
PDF4 years ago
ACL语言类型学的概率生成模型
使用指令与参数框架、生成式语言模型、指数族矩阵分解等方法建立语言结构的概率模型，实现了对不同语言之间结构的预测，并表明语言嵌入的预训练可以推广到未观察的语言。
PDF5 years ago
EMNLP通用神经机器翻译的上下文参数生成
提出了一种基于神经机器翻译模型的简单修改，使其能够使用单个通用模型在多种语言之间进行翻译，同时允许进行语言特定参数化，也可用于领域自适应，可以使用单语数据进行训练，表现优于现有技术，并且学习到的语言嵌入能够揭示语言之间的有趣关系。
PDF6 years ago
卷积神经网络和语言嵌入用于端到端方言识别
该论文介绍了使用基于 Siamese 神经网络和集成多种声学和语言特征的端到端方言识别系统，分析了在阿拉伯语言境下的效果，并探讨了数据扩充和特征融合等策略，最终获得了 78% 的分类准确率。
PDF6 years ago