neural-based models | BriefGPT

关键词neural-based models

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使用预训练语言模型建模表格数据
通过引入预训练语言模型（PTM）和三个处理阶段（MT、MF、CF），提出了一种新的名为 PTab 的框架，以将预训练模型用于建模表格数据，并取得比现有技术更好的分类效果。
PDF2 years ago
ACL简单就是好！轻量级数据增强用于低资源槽位填充和意图分类
研究发现，轻量级数据扩充可以缓解数据稀缺问题，并有效提高 ATIS 和 SNIPS 数据集中的随机填充性能，通过与预训练 LM 模型相结合，还可以改进 BERT-based 联合意图和插槽填充模型的表现。
PDF4 years ago
ACL用于自定义文本分类的分类元数据表示
使用基向量来有效地将分类元数据合并到基于神经网络的模型的不同部分中，可以大大提高文本分类的性能。
PDF5 years ago
MM密集连接卷积网络用于语音识别
本文介绍了我们在使用 DenseNets 进行声学建模（AM）自动语音识别方面的最新研究，实验结果表明，DenseNet 能够显著地优于其他神经网络模型，如 DNNs、CNNs、VGGs, 甚至在使用只有一半训练数据的情况下表现也很好。
PDF6 years ago
基于神经网络的摘要生成方法调研
本文综述了近期在基于神经网络的自动文本摘要中的十种最先进的神经网络模型，其中包括五种生成式模型和五种抽取式模型，并讨论了应用于摘要任务的相关技术和未来研究的有前途的方向。
PDF6 years ago
AAAI通过隐式空间模板获取共性空间知识
本文引入了一个预测生成空间布局的任务，通过神经网络模型从图像和结构化文本中学习，在普遍性场景下，模型表现出了可靠的预测结果，且具有从先前未见过的对象中输出准确的空间预测的能力。
PDF7 years ago
基于神经网络的上下文表示学习用于对话行为分类
本文研究利用神经网络模型中的上下文表征学习方法进行对话行为分类，作者提出并比较了不同方法，包括结合了循环神经网络架构和不同上下文层次的注意力机制，实验结果表明这种方法相较于没有上下文信息的模型具有更为一致的提高并揭示了最适合的注意力机制取决
PDF7 years ago