latent semantics | BriefGPT

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促进大型语言模型在在线求职和招聘中的多角色和多行为协作
在线招聘服务的出现已经彻底改变了求职和招聘的传统模式，本研究致力于提高个人与职业的匹配度，通过引入模拟面试的过程，从而为候选人评估提供额外的证据，增强了传统基于简历和职位描述的人 - 职位匹配方式。提出了一种创新可行的模拟面试框架 Mock
PDFa month ago
ParamReL: 通过渐进式编码贝叶斯流网络学习参数空间表示
使用参数空间中的自编码器学习参数的潜在语义并与 BFNs 集成，以学习参数表征并展示渐进结构，同时通过互信息项促进潜在语义的解耦并捕捉有意义的语义，具备优越的学习参数表示的效果。
PDFa month ago
利用预训练语言模型进行短文本主题建模
在本论文中，我们采取了一种新的方法来解决短文本主题建模中的数据稀疏问题，通过利用现有的预训练语言模型将短文本扩展为更长的序列。此外，我们提供了一种简单的解决方案，通过扩展神经主题模型来减少预训练语言模型生成的与主题无关的噪声文本的影响。我们
PDF8 months ago
ICCV用于无监督潜在语义发现的 Householder 投影器
该文介绍了一种基于 Householder 转换的灵活通用低秩正交矩阵表示方法，用于发现 GAN 模型中潜在的语义属性，并在迁移学习时提高语义属性的准确性和可解释性。
PDFa year ago
CVPR基于潜在语义解缠的高分辨率人脸交换
本文提出一种基于 GAN 模型的高分辨率人脸交换方法，通过显式地将潜在空间的语义进行分离，并通过引入基于地标的结构转换潜在方向来分离结构属性中的身份和姿态信息，进而获得丰富的生成特征。通过加入空间 - 时间约束，将这种方法进一步扩展到视频人
PDF2 years ago
AAAIGAN 中潜在发现的自监督增强
本文提出了一种使用自监督方法训练的规模排序估计器（SRE）来增强现有无监督解缠技术获得的方向的解缠效果。使用定性和定量评估方法证明了该方法可以显著提高各种数据集中的解缠效果，并且还表明学习得到的规模排序估计器可以用于执行基于属性的图像检索任
PDF3 years ago
ICLRMiCE: 无监督图像聚类的对比性专家混合
MiCE 是一种可扩展的聚类框架，它同时利用了对比学习学习到的有区别的表示和混合模型捕捉的语义结构，通过 gating function 将一个未标记的数据集划分为子集，并使用多个专家以对比学习的方式区分分配给它们的不同子集的实例。我们进一
PDF3 years ago
ICLRFlowQA：历史流程掌握在对话机器理解中的应用
本文介绍了 FlowQA，一种基于 Flow 机制的会话式机器阅读理解模型，该模型可利用中间表示来整合之前的问答对，将序贯指令理解降为会话式机器阅读理解，并且在多个任务中表现出卓越的性能。
PDF6 years ago
将句子表示为低秩子空间
研究发现句子的词向量表示一般都集中在一个低秩子空间内，通过基于该子空间的无监督表示法在 19 个数据集上测试，平均优于 skip-thought vectors 等神经网络模型 15%。
PDF7 years ago
TransG：用于知识图谱嵌入的生成式混合模型
本文提出了一种名为 TransG 的高斯混合模型，用于嵌入具有多种关系语义的知识图谱，并且是第一个可以处理多种关系语义的生成模型。实验结果表明，该模型在知识图谱嵌入方面具有显著的优势。
PDF9 years ago