linguistic representations | BriefGPT

关键词linguistic representations

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使用非平行数据将从 TTS 中转移的语言表示进行口音转换
该研究提出了一种新颖的非自回归框架用于口音转换，通过学习口音无关的语言表示并使用它们来转换源语音中的口音，从而保留说话者的身份。研究还调查了在我们提出的框架中的本地数据和不同声学特征的预训练策略的有效性，并使用主客观度量来全面评估了我们方法
PDF6 months ago
通过提炼韵律和语言情感表达的语音情感识别
EmoDistill 是一个新颖的语音情感识别（SER）框架，利用跨模态知识蒸馏在训练期间从语音中学习强大的语言和韵律情感表示。在推断过程中，我们的方法仅使用一系列语音信号执行单模态 SER，从而减少计算开销并避免运行时转录和韵律特征提取错
PDF10 months ago
ACL跨领域少样本关系抽取的语言表示
通过在关系抽取任务中引入语言表示和语义图，我们扩展了现有研究，并探讨了它们对跨领域性能的影响。我们发现，这些语言表示和语义图可以显著提高少样本学习的性能，并且在不同领域中具有相当的实用性。
PDFa year ago
量化视觉、语言和视觉 - 语言复杂度在动词习得中的作用
通过大规模预训练的人工神经网络对单词进行视觉和语言表示，研究了早期动词学习的三个假设，并比较了影响困难度的因素。结果表明，视觉结构变异性是影响动词学习的最大挑战。
PDFa year ago
促使语言模型理解语言结构
使用结构化提示技术，我们证明了预先训练的语言模型（PLMs）可以在零或少量样本情况下执行标记任务，而不是仅靠表面级别的词汇模式，这表明 PLMs 包含了一种通用的语言学知识表示方式。
PDF2 years ago
关于语言模型在视觉概念语义相似度评估方面的可解释性研究
这篇研究探讨了高性能预训练语言模型的表现，并提出了一些可解释的评估指标用于理解检索实例的概念质量，并对具有明显查询语义的对抗性干预进行了测试，揭示了不透明指标中的漏洞并显示了学习语言表示中的模式。
PDF2 years ago
EMNLP视觉语言预训练是否提高了词汇连接能力？
本文研究比较基于视觉和语言的预训练模型和仅基于文本的预训练模型的语义表示，结果发现基于视觉和语言的模型在仅语言方面无法显著优于仅基于文本的模型，因此这种多模态预训练对于提高自然语言处理的效果仍需要进一步研究。
PDF3 years ago
ACLTransformer 语言模型的结构指导
本论文研究了在不需要大量预训练的情况下，以结构为导向的指导是否能够使 Transformer 语言模型学习更接近人类的系统语言泛化。通过在 BLLIP 数据集上对两种新模型进行实验，研究者发现引入结构性解析的辅助训练能够提高 Transfo
PDF3 years ago