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SMC++：无监督视频语义压缩的遮蔽学习
该论文提出了一种基于遮罩视频建模的压缩框架，特别是针对视频语义进行压缩，通过自监督学习方式联合挖掘和压缩语义。提出的框架作为简单的语义挖掘与压缩模型，并通过引入遮罩运动预测目标和基于 Transformer 的压缩模块进行扩展，实现更好的语
PDFa month ago
ICLR副词是关键：简单文本数据增强中的副词删除
在文本数据增广领域，为了节约成本，基于规则的方法被广泛采用。然而，传统的基于规则的方法可能会丢失给定文本的原始语义。我们提出了一种新颖的文本数据增广策略，通过简单地删除在句子中起辅助作用的副词来避免这种现象。我们的全面实验证明了我们提出的方
PDF3 months ago
CVPRGP-VTON：通过协作的局部流全局解析学习实现通用虚拟试穿
提出了一种通用的虚拟试穿框架，称为 GP-VTON，该框架通过开发创新的 LFGP 变形模块和 DGT 训练策略来解决图像中虚拟试穿的各种问题，如人体姿势变换和衣服变形，从而在具有挑战性的输入情况下保留语义信息，并避免出现纹理畸变。经过在两
PDFa year ago
ACL利用自然语言扰动进行逼真的对抗攻击和防御
本文提出了新算法 ANTHRO，利用文本扰动实现对一个基于 BERT 的分类器进行对抗性攻击，并达到了攻击成功率高，语义保留性好，难以察觉等目标效果，可用于对抗训练。
PDF2 years ago
EMNLP基于句子重写和排序的文档级释义生成
本文提出了一种基于 CoRPG（Coherence Relationship guided Paraphrase Generation）的方法，利用图形 GRU 编码一致性关系图并获取每个句子的一致性感知表示，用于重新排列多个（可能修改）输
PDF3 years ago
ACL学习扰动词嵌入以实现超领域问答
我们提出了一种基于随机噪声生成器的简单而有效的数据增强方法，该方法可以扰动输入问题和上下文的单词嵌入，同时保持其语义不变，从而显著提高了 QA 模型的性能。在五个不同的目标域中，使用我们的词嵌入扰动训练的 QA 模型的表现明显优于基线 DA
PDF3 years ago
ICLRDINO: 条件能量对抗生成网络用于域翻译
本文提出了一种基于双网络并行训练的新框架，用于域翻译，尤其擅长处理交叉模态翻译，保证了信息的共享和语义的保留。
PDF3 years ago
ICCV无配对的图像语义数据鲁棒性转化
针对许多不成对图像翻译应用需要在翻译过程中保持输入内容的语义，而现有的分布匹配方法容易导致翻译出现意义的混淆，本文提出了一种基于对抗学习的方法来实现对输入内容的意义保护，称为 “语义鲁棒性”，该方法使用多尺度特征空间扰动对鲁棒性损失进行优化
PDF4 years ago
重新评估自然语言中的对抗样本
通过分析最先进程序的同义词替换攻击，本文提出了成功自然语言攻击的定义 —— 伪造的文本必须欺骗模型、遵守一些语言约束，并发现其扰动往往不能保持语义，而人类调查表明交换词汇的嵌入和原始 / 扰动句子的句子编码之间的最小余弦相似性应显著提高以保
PDF4 years ago
EMNLP非平行文本转换的无监督评估指标和学习标准
该研究提出了一种自动生成文本释义并修改其属性或属性的方法，解决了 “无对照数据” 的问题，利用多种模型进行实验并给出新的损失函数和训练策略，提高了语义保留和流畅度，该方法能够显著提高基准方法。
PDF6 years ago
通过幻觉操作自然场景的属性
探索建立一个基于深度生成网络的两阶段框架，在保证场景语义细节整体的前提下，使用户能够直接操纵自然场景的高级属性，实现对场景的季节、天气和时间等属性的快速转换和图像幻化操作。
PDF6 years ago
COLING不变量风格混淆
本文提出了一种新的隐写方法，名为 “obfuscation-by-invariance”，通过使用样式不变性训练模型，可以有效地保留输入文本的语义内容，自动评估指标与现有的基于隐写 - 转换的模型相当。但是，人类评估结果显示在保留语义内容和
PDF6 years ago
文本情感操作的解耦表示
本论文通过使用解耦表示的方式，提出了一种算法来改变文本的情感而保留语义，可以用于文本操纵、情感分析和语义保留方面。
PDF7 years ago