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ACL记忆化 VS 泛化：量化自然语言处理性能评估中的数据泄漏
利用公共数据集来评估自然语言处理（NLP）中最先进方法的有效性和普适性时，训练和测试数据集之间的重叠会导致结果被高估，为了评估这些方法在实际场景中的性能，我们发现在用于评估 NLP 任务的几个公开数据集中，存在训练数据泄漏到测试数据中的情况
PDF3 years ago
探索大规模公共医学图像数据集
本文旨在探讨开放式医疗数据集的质量控制问题，通过对 ChestXray14 和 MURA 两个数据集的视觉比对，发现标签的准确性存在问题，该研究建议公开数据集制作者应当进行质量控制并提供详细的数据生成过程及标注规则描述。
PDF5 years ago
知识超图：超越二元关系的预测
本文提出了两种基于嵌入的方法 HSimplE 和 HypE，直接处理知识超图中的关系，以解决链接预测问题，此外还开发了公共数据集、基准测试并进行了实验，证明所提出的模型比基准测试更 effective。
PDF5 years ago
通过利用公共数据提取深度神经网络的框架
使用主动学习和大规模公共数据集的模型提取框架，可以通过黑盒访问从图像和文本领域的各种数据集中训练出的深度分类器，其中仅使用其 30%（30,000 个样本）的数据集。
PDF5 years ago
基于 LSTM 的快速多语言在线手写识别
本文介绍了一种支持 102 种语言的在线手写系统，采用深度神经网络架构和贝塞尔曲线的新输入编码，与之前的系统相比降低了 20%-40% 的错误率，并在 IAM-OnDB 数据集上取得了新的最优结果。通过实验确定了模型的最优配置，并在多个公共
PDF5 years ago
2017 机器人工具分割挑战赛
通过公共数据集来推动机器学习算法性能比较和改进已在计算机视觉等领域成为主流，而在机器人辅助手术方面，由于缺乏公共数据集和基准测试方法，这种方法的使用有限。2017 年，一项机器人仪器分割挑战赛涉及了 10 个团队，参与了基于二进制、部分和类
PDF5 years ago
AAAI一种基于强化学习的关系抽取分层框架
本文提出一种新的范例来处理关系提取问题，将相关实体作为一个关系的参数，并应用分层强化学习框架来增强实体提取和关系类型之间的交互。通过将整个提取过程分解成关系侦测和实体提取的两级 RL 策略层次结构，以处理重叠重复的关系，并在公共数据集上进行
PDF6 years ago
基于 CNN 的级联多任务学习模型用于人群计数的高层先验和密度估计
本文提出了一种基于 CNN 的端到端级联网络方法，用于共同学习人群计数分类和密度图估计，实现高精度密度图的生成，并在公开数据集上取得了良好的效果。
PDF7 years ago
NIPS语言生成的对抗排名
本文提出了一种新颖的生成对抗网络 RankGAN，用于生成高质量的自然语言描述，其通过给定一个参考组来分析和排名一组人工编写和机器编写的句子，通过相对排名分数来评估数据集的质量以帮助学习更好的生成器，并使用策略梯度技术来优化 RankGAN
PDF7 years ago