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文化意识和适应性自然语言处理：分类与现状调研
文化感知，适应性自然语言处理，文化元素分类，调查资源与模型，研究进展与研究空白。
PDFa month ago
异构图上的小样本学习：挑战、进展和前景
少样本学习与异构图 (FLHG) 的研究引起了学术界和工业界的广泛关注，该研究旨在解决异构图中标签稀疏性导致的性能下降问题。本文从单一异构性 FLHG、双重异构性 FLHG 和多重异构性 FLHG 三个分类角度对现有 FLHG 方法进行全面
PDF4 months ago
针对统计异质性的个性化联邦学习
联邦学习的普及与人工智能应用中对数据隐私的关注日益增长。联邦学习促进了多方合作的模型学习，同时确保了数据保密性。然而，由于不同客户数据分布导致的统计异质性问题，会带来一些挑战，例如不足的个性化和收敛速度慢。为了解决上述问题，本文简要总结了个
PDF5 months ago
GPT-3 家族大型语言模型综述，包括 ChatGPT 和 GPT-4
这篇综述论文总结了关于 GPT-3 家族大型语言模型的最近研究进展，并指导研究社区未来发展方向。
PDF9 months ago
ACL参数选择：为什么我们应该更加关注它
本文强调了参数选择在监督学习中的重要性，并通过一个例子指出，没有足够的关注和调整参数选择，我们领域的研究进展可能是不确定或甚至是虚幻的。在医学编码预测的多标签分类主题中，一个重要的研究在一个参数集上进行了适当的参数选择，但是当移动到常见标签
PDF3 years ago
跨域推荐：挑战、进展和前景
本文综述了现有的跨领域推荐方法，包括挑战、研究进展和未来方向，把现有的跨领域推荐方法归纳为四类：单目标 CDR，多领域推荐，双目标 CDR 和多目标 CDR，并提出了全景分类和新的分类法，并详细报告了它们的研究进展。
PDF3 years ago
硬件彩票
本文介绍了 “硬件彩票” 的概念，因为某些研究方向适合现有的软件和硬件而获胜，而不是因为这些研究方向本身优秀，指出领域专用硬件的出现使得离开主流研究方向的代价越来越高，快车道上的特定研究方向的进展加速，而其他研究方向的进展更加受阻。
PDF4 years ago
IJCAI序列推荐系统：挑战、进展和前景
本论文对顺序推荐系统进行了系统综述并总结了该领域的关键挑战，最近和典型发展以及未来的重要研究方向。
PDF5 years ago