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EMNLP
共享、教学与对齐:熟知的跨语言机器阅读理解的知识迁移
本文提出了一种新的跨语言机器阅读理解方法 X-STA,利用关注力机制和知识共享技术实现源语言答案转移到目标答案空间,并通过语义对齐和教师引导来增强跨语言迁移能力,实验证明了该方法在多种多语言机器阅读理解数据集上的有效性。
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8 months ago
ROSITA: 通过跨模态和内部模态知识整合提升视觉语言语义对齐
ROSITA 是一种新的 VLP 方法,其通过将跨模态和内在知识整合到一个统一的场景图中来增强语义对齐,具体地,它引入了一种结构知识掩蔽策略来使用场景图结构作为支持性先验知识来执行掩蔽语言(区域)建模,从而通过消除在跨模态和内部信息中的干扰
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3 years ago
SIGIR
利用准知识图谱将多文献证据连接来回答复杂问题
该论文介绍了一种名为 QUEST 的方法,该方法通过计算来自不同文档的部分结果的相似度连接,从而直接从文本源中回答复杂问题。
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5 years ago
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