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无参考图像质量度量方法用于降解和重构物件
通过开发一种无需参考图像的轻量级卷积神经网络，我们证明了 JPEG 质量因子能够代表图像质量度量，并能够准确评估图像质量，而无需参考图像。我们的模型能够应用于不同任务，包括度量各种图像伪影的严重程度和预测从磁共振成像（MRI）数据重建的图像
PDF2 months ago
多模式摘要的细粒度和可解释性事实评估
多模态概括旨在根据文本和图像生成简洁的摘要，但现有方法潜在地存在不实输出。为了评估多模态概括模型的真实性，我们提出了两个细粒度且可解释的评估框架（FALLACIOUS），用于不同的应用场景，即基于参考物的真实性评估框架和基于非参考物的真实性
PDF5 months ago
无参考用户可控语义图像合成
本研究提出了一种名为 RUCGAN 的模型，以单一颜色表示特定语义区域的风格，通过将颜色作为用户期望的样式注入每个语义布局，实现无参考语义图像合成，并能合成具有不寻常颜色的语义图像，其在各种具有挑战性的数据集上的实验性结果表明，该方法优于现
PDFa year ago
ACL统一多场景摘要评估 (UMSE)
提出了一种用于三种摘要评估方案的统一多方案摘要评估模型（UMSE），其中使用扰动前缀调整方法来共享不同方案之间的信息，通过自监督训练偏向优化统一模型。在常见的标准数据集 SummEval 上进行的实验结果表明，UMSE 的性能可以与专门针对
PDFa year ago
KG-BERTScore：将知识图谱融入 BERTScore 用于无参考机器翻译评价
本文研究了机器翻译自动评估方法，并将多语言知识图谱融入 BERTScore 之中，提出了一种名为 KG-BERTScore 的评估指标，通过线性组合 BERTScore 和双语命名实体匹配的结果来评估无需参考译文的机器翻译质量，并在实验中证
PDFa year ago
无需参考文献的句子摘要生成：通过符号知识蒸馏实现更精细的控制
本研究提出了一种名为 Referee 的句子摘要框架，可无需金标准摘要进行训练，同时允许直接控制压缩比率。通过符号知识蒸馏的概念框架，从预训练语言模型中提炼潜在知识，进一步纯化、过滤和迭代，创造了高质量的数据集和摘要模型，大幅提升了摘要的可
PDF2 years ago
ACL一种无需训练和参考的摘要评估度量方法：基于中心性加权相关性和自我引用冗余度量
该论文提出了一种无需参考文献且无需训练的摘要评估度量方法，包括中心性加权相关度分数和自我参考冗余分数。实验结果表明，该方法在单篇和多篇文档摘要评估方面显著优于现有方法。
PDF3 years ago