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语义增强的少样本目标检测
提出了一个使用语义嵌入进行精细调整的少样本目标检测框架，通过使用语义相似性分类器，多模态特征融合和语义感知最大边界损失，解决了现有方法在极低样本场景中对新类别存在的分类混淆和性能下降问题。
PDF15 days ago
语言模型中的概念形成与对齐：将潜在空间中的统计模式与概念分类框架联系起来
该研究探讨了语言模型内的概念形成和对齐，提出了一种识别语言模型中概念和它们之间层次组织的机制，从 Glove 到 ALBERT 和 T5 等不同的语言模型，利用这些模型生成的语义嵌入中的内在结构提取出概念的分类和层次关系，从而揭示了语言模型
PDFa month ago
AAAI将大型语言模型中的领域特定内容与知识图谱融合，以增强零样本目标状态分类
本研究探讨了大型语言模型（LLM）在通过语义嵌入生成和提供领域特定信息方面的潜力，并在基于视觉的零样本目标状态分类任务中将 LLM 整合到一种流程中。研究结果表明，使用 LLM 嵌入与通用预训练嵌入相结合，可以显著提高性能，并通过与竞争模型
PDF4 months ago
描述的是否是同一声音？一项对表现钢琴演奏的词嵌入空间的分析
使用五个嵌入模型和他们的相似性结构，我们研究了表达钢琴演奏特点的领域中的语义嵌入的不确定性，并评估了上下文提示、减少中心性、跨模态相似度和 k-means 聚类的效果。结果显示，针对这一任务的嵌入模型质量存在很大的变异性；更一般的模型表现优
PDF6 months ago
基于视觉语言模型的语义感知动作转换
使用视觉语言模型提取和保留有意义的运动语义，该方法通过可微分模块渲染 3D 动作并将高级运动语义与提取的语义嵌入进行对齐，以确保保留微观动作细节和高级语义，实验证明了该方法在产生高质量的运动重定向结果的同时准确保留了运动语义。
PDF7 months ago
开放词汇的空间 - 语义表示的组合语义学
我们提出了潜在的组合语义嵌入 z * 作为查询空间语义记忆的基于学习的知识表示，并且证明了 z * 可以通过梯度下降的迭代优化被发现。我们通过实验证明了 z * 能够表示由 SBERT 编码的多达 10 个语义和理想均匀分布的高维嵌入的多达
PDF9 months ago
基于条件扩散模型和语言模型的最小监督语音合成：语义编码的比较研究
通过结合两种离散语音表示形式并使用两个序列到序列任务解耦合 TTS，最近在对可以以最低限度的监督进行训练的 TTS 方法中产生了越来越大的兴趣。我们提出了 Diff-LM-Speech，它在扩散模型的基础上将语义嵌入建模为基于 mel-sp
PDFa year ago
Company2Vec -- 基于公司网站的德国公司嵌入
使用 Company2Vec 模型，通过对公司网站数据进行 Word2Vec 嵌入和降维分析，本研究论文提出了一种新的表示学习应用。Company2Vec 能够维护语义语言结构，并在精细粒度的行业中创建高效的公司嵌入。这些语义嵌入可用于银行
PDFa year ago
SAM++: 利用语义信息和结构推理增强解剖匹配
SAM++ 是一个能够在医学图像中学习外观和语义嵌入的框架，其固定点匹配机制能够克服原来方法中的一些限制，并取得了比现有方法更好的结果。
PDFa year ago
ACL评估信息检索嵌入式 API
通过对话题建模，本文分析了语义嵌入 API 在真实检索场景中的行为，如能力，成本及最佳实践等问题，为读者提供了适合其需要的合适的服务建议。
PDFa year ago
Box$^2$EL: 用于描述逻辑 EL++ 的概念和角色盒嵌入
提出一种在 Description Logic EL++ 领域中表示学习本体的新方法 Box^2EL，该方法在包括概念和角色在内的箱形物体中表示本体，保留本体的逻辑结构，并在预测子概念、链接和推理时取得最先进的结果。
PDFa year ago
EMNLP基于 Frank-Wolfe 算法的长文档无监督抽取式摘要的稀疏优化
本文围绕无监督的抽取式文档摘要问题，将问题建模为稀疏自回归问题并通过凸性、约束性问题进行近似解决。我们使用专用的 Frank-Wolfe 算法来解决它。我们的方法通过使用语义嵌入技术，在两个无监督方法的标准 ROUGE 分数和语义 ROUG
PDF2 years ago
为改善口语理解，朝着对话历史全面集成的方向发展
本研究提出了一种基于层次对话模型的端到端口语理解框架，可在不依赖于级联自动语音识别器的情况下直接使用语音形式的对话历史，构建语音和语义嵌入的文本模型，针对训练时间提出一种名为 DropFrame 的新技术。在 HarperValleyBan
PDF2 years ago
跨语言对齐的多层对比学习
本文提出了一种多级对比学习（ML-CTL）框架，使用翻译后的平行数据并显式地整合每对平行句子的单词级信息进行对比学习，以进一步提高预训练模型的跨语言能力。其中，采用了交叉零噪声对比估计（CZ-NCE）损失来减轻训练过程中小批量大小的浮点误差
PDF2 years ago
CVPR基于语义的零样本学习视觉嵌入
提出了一种称为 joint embeddings for zero-shot learning 的方法，通过计算代理任务上的两流网络中的联合图像和文本模型来学习语义基础和丰富的视觉信息，并利用辅助字幕来提高图像和文本表示之间的对齐，从而在多
PDF3 years ago
AAAI通过短语学习和标签组合来提高人物 - 物体交互检测
本篇研究提出了一种包含 HOI 分支和新的短语分支的方法 PhraseHOI，利用语言先验知识和语义嵌入，通过新的标签合成方法处理 HOI 中的长尾问题并提出了一种损失函数。在 HICO-DET 基准测试中，实验证明该方法改进显著，超过了现
PDF3 years ago
ACL通过语义加强实体嵌入来提高实体链接
文章提出了简单且有效的 FGS2EE 方法，通过将语义类型词的嵌入与现有实体嵌入进行线性聚合，注入了细粒度的语义信息进入实体嵌入，以减少其鲜明性并便于上下文语境学习。实验证明，这种嵌入方法在实体链接任务中表现优于先前的方法，并取得了新的最佳
PDF3 years ago
COLING探究多模态嵌入在语言属性中的应用：视觉 - 语义案例
本篇论文提出了一种探测任务的方法，通过训练分类器来比较各种最新的文本 - 图像语义嵌入，揭示了语义嵌入中存在的问题并提出了问题解决方案。实验结果表明，视觉 - 语义嵌入的识别准确率比单媒体嵌入提高了 12% 以上。
PDF3 years ago
利用常识知识改进零样本学习基线
本研究旨在解决 Zero shot learning 的挑战，利用 ConceptNet 的通识知识图谱，通过图卷积网络自编码器生成类标签的通识嵌入，结合 HA 和 DWE 的管道，可提高视觉和语义嵌入之间的关联性，进而在三个基准数据集上表
PDF4 years ago
基于语义嵌入的零样本音频分类
本文通过使用从声音类别的文本标签和句子描述中提取的语义嵌入来进行零样本学习音频分类，并采用双线性兼容性框架在音频实例和声音类别之间学习声学 - 语义投影，即声学嵌入和语义嵌入。最终采用线性兼容性函数进行音频分类，其中度量声学嵌入和语义嵌入的
PDF4 years ago