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时间序列预测中构成良好对比学习的因素是什么?
本文通过系统分析不同的自监督对比学习策略及变量间的相互作用,发现使用 Transformer 模型综合优化 Mean Squared Error (MSE) 损失和自监督对比学习 (SSCL) 是进行时间序列预测的最有效的方法,并可优化预测
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a year ago
Multi-SimLex:多语种和跨语言词汇语义相似度的大规模评估
介绍了 Multi-SimLex,这是一个大规模的词汇资源和评估基准,涵盖了 12 个语言的数据集,提供了单语和跨语言评估,评估了各种最新的单语和跨语言表示模型,这个资源可以在多语言词汇语义和表示学习领域产生显著的进步。
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4 years ago
ACL
基于深度上下文自训练的低资源依存句法分析
本文提出了一种自我训练算法 Deep Contextualized Self-training (DCST),利用序列标注的表示模型来解决大量标注数据的问题,并通过控制机制将这些模型集成到基础解析器中,并在多语言实验中取得了优异的成绩。
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5 years ago
ACL
改进推特的分布式表示 —— 现在和未来
通过整理有关推特的无监督学习模型,以提高其表现,进而提高情感分析、主题预测等商业应用的质量。
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7 years ago
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