pretrained word embeddings | BriefGPT

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EMNLP依存句法分析器的三倍训练的再探讨
本研究比较了两种半监督学习技术，即 tri-training 和预训练词嵌入，在依存句法分析任务中的表现。研究探讨了语言特定的 FastText 和 ELMo 嵌入以及多语言 BERT 嵌入，并选择了匈牙利语、维吾尔语和越南语等语言进行研究
PDF3 years ago
ACL探究 Probing 方法范式：精度是否意味着任务相关性？
本文探讨了神经模型如何学习语言任务以及词嵌入对模型表现的影响，证明模型可以学习到语言属性，而预训练的词嵌入对于编码这些属性起着重要作用。
PDF4 years ago
ICLR低资源命名实体识别的远程监督和噪声标签学习：哈萨语和约鲁巴语研究
研究对在开发中国家使用的 Hausa 和 Yoruba 两种语言开展命名实体识别，发现能够成功利用远程监督提高分类器的性能，并比较不同的嵌入方法。
PDF4 years ago
消除嵌入偏见以减少文本分类中的性别偏见
研究表明，预训练词嵌入可能会的继承训练数据的性别偏见，并探究这种偏见如何影响职业分类任务。该文案例研究发现，传统的去偏方法可能会导致下游分类器的偏见恶化，但我们提出了一种相对较小的调整方法来同时减少偏见并保持高分类精度。
PDF5 years ago
MM消除词嵌入中的偏见改善多模式机器翻译
本研究探讨了预训练词嵌入及其在多模式神经机器翻译模型中的应用，引入两种去偏差技术，并在英德翻译和英法翻译两种语言对上获得了最多 + 1.93 BLEU 和 + 2.02 METEOR 的性能提升。
PDF5 years ago
ACL多模态机器翻译及嵌入预测
本研究将预训练的词向量与搜索方法相结合，以解决多模态机器翻译中罕见词汇的翻译问题，并通过实验表明，这种方法能够改进机器翻译的性能。
PDF5 years ago
零样本视觉问答
本文提出了一种评估 VQA 方法能力的新协议，该方法旨在衡量其执行零摄影技术需求 (Zero-Shot VQA) 的能力，并在此过程中凸显了当前方法的一些实际缺陷，其中一些缺陷被当前数据集中的偏见掩盖。通过在预训练单词嵌入和物体分类器等方面
PDF8 years ago
基于多通道可变尺寸卷积的文本分类
本文提出了 MVCNN 模型，结合了多个预训练的 Word Embeddings 版本和多粒度变尺寸的卷积核提取多粒度短语特征进行句子分类，并且证明了预训练模型对模型性能的重要性，该模型在小规模二分类、小规模多分类、大规模 Twitter
PDF8 years ago
AAAI使用生成式分层神经网络模型搭建端到端对话系统
使用生成模型在大型对话语料库上构建开放域对话系统的任务得到了研究，这里我们扩展了分层递归编码器 - 解码器神经网络到对话领域，并证明了该模型与最先进的神经语言模型和后退 n-gram 模型有竞争力，我们进一步探讨了该方法及类似方法的局限性，
PDF9 years ago