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基于案例推理的金融问答解决方法
通过引入案例推理和扩展案例库，我们提出了一种用于解决金融文档中的数字推理问题的新方法，该方法在 FinQA 数据集上表现出竞争性能，并显示出了复杂多步骤程序的解决能力。
PDF2 months ago
开放词汇语义场景素描理解
我们研究了机器对抽象手绘场景草图的理解这一未被充分探索但基本的视觉问题。我们介绍了一种草图编码器，其产生了一个语义感知的特征空间，并通过对语义草图分割任务的性能进行评估。为了训练我们的模型，我们仅依赖于具有简要标题的位图草图的可用性，并且不
PDF7 months ago
大型语言模型中的意义和理解
机器能否理解自然语言？该研究评估了人工智能生成型大型语言模型 (LLMs) 的最新发展，批评了把机器语言表现仅视为语法操作和模拟理解的传统哲学假设，并强调了将自然语言理解归因于最先进的 LLMs 的关键条件，认为 LLMs 不仅仅使用语法，
PDF8 months ago
利用生成模型进行语义轨迹分析的时空叙事
该研究考虑使用生成语言模型分析语义轨迹痕迹并生成合成语义轨迹数据，从而实现在人类、动物、物品等运动轨迹方面进行未来走向预测，增强机器对行动的理解，从而进一步提高人机交互能力，并增强城市规划、个性化推荐引擎和商业战略等领域的应用。
PDFa year ago
故事中角色对话理解和生成的基准测试
这篇论文提出了两个任务，包括对话生成和对话说话者识别，并构建了一个新的数据集 DialStory 以进行评估，同时提出了学习显式角色表示以提高性能，并通过实验和案例研究表明，我们的方法可生成更连贯和信息量更大的对话，并实现了比强基线更高的说
PDF2 years ago
ACLPiC：Phrase-in-Context 数据集，用于短语理解和语义搜索
提出了一种为训练和评估短语嵌入而创建的数据集 PiC，该数据集包含～28K 的名词短语及其上下文维基页面，该数据集有助于提高排序模型的准确性并且将跨度选择 (SS) 模型的性能推向近乎人类的精度水平，同时该文还发现该方法更好地捕捉了单词短语
PDF2 years ago
CVPR通过内容多样性探索实现准确的基于文本的图像描述
本文提出了一种基于锚文本和锚中心图的多视角多解释图像说明生成方法，以提高生成说明的多样性和准确性。
PDF3 years ago
CVPRSocial-STGCNN：一种用于人类轨迹预测的社交时空图卷积神经网络
本研究通过提出 Social-STGCNN 方法，并将交互建模为图形而避免聚合方法的使用，提高人类与自主车辆之间模型交互的时效及准确性，同时提高参数及推理速度，且即使训练数据量减少可仍得出表现优异的结果。
PDF4 years ago
ICML学习指纹潜在的问题表述结构
通过数学模型捕捉和区分问题表达中的潜在结构，提出目标驱动方法来代表和优化该结构，并通过训练神经自编码器来近似建立优化方案；实验结果表明，该方案在识别多个问题簇方面具有良好的准确性和极低的误报率，并通过 K-fingerprint 方法使得在
PDF6 years ago
NIPS使用置换不变的结构化预测将图像映射到场景图
本文提出了一种基于置换不变性的结构化预测模型设计原则，该模型应用于复杂图像的机器理解，取得了新的最佳效果。
PDF6 years ago
MM依赖项：为信息检索形式化语义链
本论文在语义处理方面做出重大贡献，提出了多种数学模型以及解决研究范式中存在问题的建议，从而大大提升了机器自动进行语义推理的复杂性和粒度。
PDF7 years ago