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COLING
EEE-QA：探索有效和高效的问题回答表征
在自然语言处理的问答任务中，本文的关键方向是提高表示质量和效率，通过挑战现有的问题 - 答案编码惯例，探索更精细的表示方法，并测试了不同池化方法和知识图谱的集成对于性能的影响，结果显示这些方法在提高内存效率的同时，性能上有较小牺牲，大大增加
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4 months ago
从预训练自监督语音模型中分析声学词嵌入
本研究研究了多种预训练模型和池化方法，用于构建自监督表征下的变长口语单词片段的声学词嵌入，发现 HuBERT 表示法在英语 AWE 上具有与当前最先进技术相媲美的效果，并且在 XiTsonga、Mandarin、French 上显著优于多语
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2 years ago
图分类池化架构搜索
本文介绍了使用神经架构搜索技术搜索适当的池化方法用于图分类问题，并提出了一个可以涵盖现有人工设计的池化方法的框架，并在此框架上设计了一个新的搜索空间，在六个真实世界的数据集上做出了有效和高效的实验。
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3 years ago
AAAI
ASAP: 自适应结构感知池化学习层次图表示
本篇研究提出 ASAP 池化方法，利用自注意力网络和改进后的图神经网络对节点的重要性进行建模，通过对多个数据集的实验和理论分析，证明了 ASAP 方法在图分类任务上的优足够表现，相比现有的稀疏分层方法平均提高了４％。
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5 years ago
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