semantic inference | BriefGPT

关键词semantic inference

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使用少量人工注释的自然语言提示驱动的表达性语音合成
通过利用大型语言模型的语义推理能力，我们提出了 FreeStyleTTS（FS-TTS），一个具备最小人为注释的可控表达性语音合成模型，能够从原始输入文本或用户定义的描述中检索所需风格，从而实现灵活、多功能和精确的风格控制。
PDF8 months ago
语义推理提高神经网络速度和准确性
通过利用潜在表示中的内在冗余来减少计算负担，我们提出了一种名为语义推理（SINF）的新框架，它可以识别物体属于的语义簇并执行与该语义簇相关的子图进行推理，并利用名为判别能力分数（DCS）的方法提取每个簇特定的子图。在基准测试中，我们的结果表
PDF9 months ago
HAKE: 人类活动理解的知识引擎基础
该论文提出了一种新的方法来解决人类活动理解中的图像识别问题，该方法包括将像素映射到原子活动原始空间内，然后利用可解释的逻辑规则进行语义推理。该方法获得了很大的改进和成功，并且在当前研究领域有着广泛的应用。
PDF2 years ago
WWW从 Web 表格中发现新实体
这篇研究提出一种方法，通过挖掘网络表格中的信息来发现知识库中尚未链接的实体和关系，从而补充和完善知识库。研究结果表明，该方法有效提高了精度并保持回收率稳定。
PDF4 years ago
图像识别的本地关系网络
本文提出了一种新的图像特征提取器 —— 局部关系层，它基于局部像素对的组合关系自适应地确定聚合权重，从而更高效地将视觉元素组合成更高级别实体，提供更好的语义推理，通过局部关系层构建的神经网络（LR-Net）在大规模识别任务中具有比其卷积网络
PDF5 years ago
利用字符级卷积神经网络对表格数据集进行语义分类
该论文提出了一种基于字符级卷积神经网络的转移学习方法，用于语意分类表格数据，并开发了一个名为 SIMON 的工具包，它可以在自然语言处理中进行分类、垃圾邮件分类和社交媒体年龄预测等任务。
PDF5 years ago
IJCAI使用 GAN 进行视觉数据合成，用于零样本视频分类
本文提出了一种利用 GAN 进行视觉数据合成的框架来解决零样本视频分类问题，并结合多级语义推理和匹配感知的互信息相关来提高合成视频特征的鉴别能力，实验结果表明这种方法可以显著提高零样本视频分类的性能。
PDF6 years ago
MM依赖项：为信息检索形式化语义链
本论文在语义处理方面做出重大贡献，提出了多种数学模型以及解决研究范式中存在问题的建议，从而大大提升了机器自动进行语义推理的复杂性和粒度。
PDF7 years ago