neural-based approaches | BriefGPT

关键词neural-based approaches

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参数高效的多样化语义转换：基于序列级知识蒸馏的方法
本研究通过使用大型语言模型（LLMs）并应用序列级知识蒸馏方法，开发了三种不同的模型用于释义领域中的改写任务，这些模型具有更快的推理时间，能够生成质量相当的多样化释义，并在人类评估中表现出仅有 4% 的性能下降。
PDF2 months ago
利用深度学习架构增强上下文理解的神经序列到序列模型与注意力的应用于抽象文本摘要
该研究提出了一个新颖的抽象式单文档文本摘要框架，融合了结构、语义和基于神经网络的方法，通过结合机器学习和基于知识的技术实现了一种统一的方法。实验证明了该框架在处理罕见和未登录词方面的显著改进，优于现有的深度学习技术。
PDF3 months ago
提升神经数学问题求解器的技术
该研究提出了一种基于编码器 - 解码器的模型，完全利用问题文本并保留逐步的交换律，以产生无论数量的排列方式如何都具有不变性的表达式嵌入，并进一步对问题文本进行编码以指导解码过程，可以提高数学问题自动求解程序的性能。
PDFa year ago
EMNLP无参数领域自适应端到端语音翻译
本文提出了一种基于领域特定文本翻译语料库的非参数方法，用于增强 E2E-ST 系统在领域自适应中的效果，实验结果表明，相比于强烈的领域内微调方法，该方法在所有翻译方向上的平均基线 BLEU 值提高了 12.82 BLEU，甚至超过了强大的领
PDF2 years ago
ACL自然证明生成的概率图推理
本文提出了一种新方法 PRobr，利用神经文本表示并定义一个概率分布来预测答案和生成证明，能在马尔可夫随机场中考虑答案之间的互相关联性，实验表明该方法在几种数据集上实现了高准确率和提升。
PDF3 years ago