semantic relevance | BriefGPT

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KDD面向在线电子商务和基于 LLM 的检索的鲁棒性基于交互关联建模
在电子商务搜索引擎中，语义相关性计算对于确保所选项目与客户意图紧密对齐至关重要。本文介绍了一种基于交互的建模范式，通过动态长度表示方案、专业术语识别方法和对抗性训练协议来增强模型的鲁棒性和匹配能力。离线评估表明我们方法的卓越鲁棒性和效果，在
PDFa month ago
基于注意力的语义相关性预测中文句子阅读
该研究提出了一种具有注意力机制的方法来计算上下文语义相关性，这种方法能更准确地预测眼动数据库中基于汉语阅读任务的定视持续时间，并具有高解释性，有助于深入理解语言理解过程。
PDF3 months ago
ReMatch：基于 LLMs 的改进检索型模式匹配
本文介绍了一种名为 ReMatch 的新方法，使用检索增强的大型语言模型（LLMs）匹配架构，无需预定义映射、模型训练或访问源数据库的数据。实验结果表明，ReMatch 显著提高了匹配能力，并优于其他机器学习方法。
PDF4 months ago
为何要审查这篇论文？整合语义、主题和引用因素以确定论文与审稿人匹配
本文提出了一个统一模型，同时捕捉文档与审稿人之间的语义、主题和引用因素，通过共享背景模型和指导调节来构建文档嵌入。实验证明该方法在学术会议的审稿人选择问题上取得了有效的结果。
PDF8 months ago
CPIPS: 在端到端图像压缩中学习保持视觉距离
通过在神经科学中建模感知皮层和生物系统中的高效编码假设，我们重新利用压缩潜在表示来优先考虑语义相关性，同时保留感知距离。我们提出的方法，压缩感知图像补丁相似度（CPIPS），可以从学习的神经编解码器以较低的成本进行计算，并且比基于深度神经网
PDF9 months ago
ACLNLI 模型推理受哪些错误相关性影响？通过数据受限反事实推理的可视交互式诊断
我们提出了一个面向诊断 NLI 模型依赖于预测的潜在虚假特征的人工辅助仪表板，该仪表板支持用户通过 GPT-3 建议来生成不同种类的具有挑战性的示例，并从经过训练的 NLI 模型中获取反馈。通过调查，我们发现了会影响 NLI 模型推理的几类
PDFa year ago
通过多模式关联估计弥合情感语义差距
研究了多模态情感识别中不同模态表达的语义相关性，并提出了一种多模态相关性估计网络，能够有效地捕捉相关语义，特别是对于模态语义的大偏差具有较好的效果。
PDFa year ago
ECCVBEAT：面向对话手势合成的大规模语义和情感多模态数据集
使用多模态数据构建最大的动作捕捉数据集 BEAT，探究人体动作相关性以及语义相关性建立基于 CaMN 的愉悦对话姿态综合模型，并且提出了语义相关性手势回溯指标 SRGR。
PDF2 years ago
一张图片相当于五个句子吗？对于图像 - 文本匹配的语义进行新的探究
本文提出了两种关联度度量指标，并提出一种新的策略用于定义语义自适应边缘，并将其用于标准三元组损失函数的优化中，从而在有限的训练数据情况下得到了很大的改进。
PDF3 years ago
基于语义相关性的神经网络文本摘要与简化
本文介绍了一种基于语义相关性的神经模型，用于促进文本摘要和语言简化的源文本和简化文本之间高度的语义相似性。
PDF7 years ago
ACL提升语义相关性，用于中文社交媒体文本摘要的序列到序列学习
本文通过引入一种基于语义相关性的神经模型，旨在提高汉语社交媒体摘要中源文本和摘要之间的语义相关性，使用编码器 - 解码器框架，通过最大化表示之间的相似性得出结论，实验表明，该模型在社交媒体语料库上优于基线系统。
PDF7 years ago