noisy input | BriefGPT - AI 论文速递

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EMNLP请语言模型清理您的噪声翻译数据
使用大型语言模型 (LLM) 清理噪声目标句子，创建了 C-MTNT 数据集，提供了更适合噪声评估的基准，并展示了 LLM 在此任务上的出色表现。
PDF8 months ago
STB-VMM：基于 Swin Transformer 的视频动态放大
本研究提出了一种基于 Swine Transformer 的视频运动放大技术的新模型，具有更好的对噪声输入的容忍性和输出高品质荧光的能力，可用于在任何依赖放大视频序列的应用程序中实现更精确的测量，为视频运动放大技术在新技术领域的进一步发展打
PDFa year ago
ACLNAT: 受噪声影响的训练用于强健神经序列标记
本文提出了两种噪声感知训练对象来提高对受干扰输入的序列标记的鲁棒性，一种是使用混合干净和嘈杂样本的数据增强方法来训练神经模型，另外一种是通过稳定性训练算法鼓励模型生成噪声不变的潜在表示，实验结果证实，这种方法能够提高流行的序列标记模型的鲁棒
PDF4 years ago
Pointfilter: 基于编码器 - 解码器建模的点云过滤
本文提出了一种新的深度学习方法，通过去除噪声并保持尖锐特征，自动而又稳健地过滤点云，其点对点的学习架构由编码器和解码器组成，并在视觉质量和数量误差指标方面均优于现有深度学习技术。
PDF4 years ago
机器翻译鲁棒性首次共享任务结果
该论文介绍了首个旨在提高机器翻译鲁棒性的共享任务的研究成果，共有 11 个团队提交了 23 个系统，人工评估和自动评估 (BLEU) 均显示很高的相关性，系统均有大幅度的改进，最佳系统较基准系统提高了 22.33 个 BLEU 分值。
PDF5 years ago
WMT19 鲁棒性任务的 CUNI 系统
本文讨论了 CUNI Transformer 系统在 WMT19 Robustness Task 中的表现，以及通过在领域内嘈杂数据上进行精细调整，提高模型性能，而不影响新闻领域的翻译质量。
PDF5 years ago
基于字符的词嵌入在标注和机器翻译中对抗单词混淆和随机噪声的鲁棒性如何？
本文研究了 NLP 在含有误差的单词形式下的稳健性，考虑了不同类型和组合的误差分布、不同模型和基本单元对 NLP 任务（如形态标注和机器翻译）的影响，以及神经网络在此类应用中的鲁棒性。
PDF7 years ago