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利用翻译优化召回率：通过用户配置个性化 LLM
通过多级翻译、语义嵌入扩展和基于用户轮廓的增强技术，该论文探讨了一种在用户的词汇语义空间中改善跨语言信息检索系统召回率的新技术。实验结果表明，该方法在新闻和 Twitter 数据集上相对于基线 BM25 排序在 ROUGE 指标方面表现出优
PDF4 months ago
超越基于参考度量的方法：分析数据到文本生成领域的开放式 LLM 行为
探究了开放式大型语言模型（LLMs）从结构化数据生成连贯和相关文本的程度，通过使用 Quintd-1 数据集，以及基于语义准确性错误的评估方法，发现开放式 LLMs 可以在零样本情况下从各种标准数据格式生成流畅、一致的文本，但语义准确性仍然
PDF6 months ago
I2VGen-XL: 通过级联扩散模型实现高质量图像到视频的合成
提出了 I2VGen-XL 的级联方法，通过将两个因素解耦并利用静态图像作为关键指导，能够同时提高模型的语义准确性、细节的连续性和视频的清晰度。
PDF8 months ago
使用零样本提示学习控制对话中的人格风格
本文探讨了基于提示的学习在控制自然语言生成模型的人格和语义准确性方面的效果，结果表明，提示生成的输出会产生更好的语义准确性和人格准确性，特别是在语义风格转移提示的情况下，同时没有前人在此方面的探索。
PDFa year ago
面向可计算验证的语言模型语义基础研究
本文提出了一种语义基础的语言模型方法，将语言模型嵌入到自编码器中，在保持语义解析器冻结的同时通过采样和训练提高了自动生成的文本的流畅度和语义准确性，使用 BLEU 分数和标准解析度量在 English WebNLG 3.0 数据集上进行实验
PDF2 years ago
ACL利用预训练模型描述知识图谱中的关系
本文研究预训练语言模型在数据到文本生成中使用关系标签生成语义准确输出时的问题，并通过实验发现，使用多样化的关系标签数据可以提高模型在生成新领域的语义准确性。
PDF2 years ago
ACL使用预训练语言模型生成解释图：对比学习的实证研究
该研究针对预训练语言模型生成结构化输出能力进行分析，提出以节点和边为编辑操作的基本图形干扰方案，有效提升对解释图形的语义和结构精度，并将其应用于对比学习建模中。
PDF2 years ago
使用自然语言推理评估数据生成文本的语义准确性
本论文提出了一种使用预训练的自然语言推理神经模型来衡量数据到文本生成语义准确性的新度量方法，并利用该方法来检验两个方向之间的文本蕴含，从而揭示输出中的遗漏或虚构。实验证明，该指标能够在鉴定系统输出的错误方面达到高的精度。
PDF4 years ago
EMNLP使用蒸馏测试套件对文本到 SQL 的语义评估
本文提出了测试套件准确度来近似文本到 SQL 模型的语义准确度，并使用我们的方法评估了 21 个已提交到 Spider 排行榜的模型，验证了我们的方法始终是正确的。
PDF4 years ago
在 NLG 中最大化风格控制和语义准确性：个性变化和话语对比
本研究旨在探索神经生成法如何同时实现语义准确度和文体控制，在两个文体基准任务中，通过在译码器中进行文体调节，消除先前模型中使用的语义再排序器，从而实现了语义误差降至接近零，并在 Personality 中实现了超过 15 个 BLEU 分数
PDF5 years ago
使用自然数据挑战神经对话模型：记忆网络在增量现象上的失误
研究了机器学习方法处理自然语言对话中语言现象的可行性，针对此问题，研究者将实际自然语言现象加入到 Facebook AI Research 的 bAbI 对话数据集中，发现目前的一种检索模型 MemN2N 在这种自然语言数据集合上表现急剧下
PDF7 years ago