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semi-supervised models
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EMNLP
DeCrisisMB：通过记忆库进行偏倚半监督危机推文分类的学习
危机事件分析中，社交媒体平台、紧急救援组织和半监督模型的偏差处理方法对于危机推文分类具有重要意义。通过研究和比较不同的偏差处理方法，我们提出了一种简单而有效的 DeCrisisMB 方法，并通过广泛实验证明其在分发情况和超发情况下的优越性能
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8 months ago
ICCV
低样本验证：主动重要性抽样用于估计稀少类别的分类器性能
我们提出了一种统计验证算法，用于准确估计二元分类器的 F 得分，特别适用于罕见类别，并且证明该算法可以使用较少的标签进行验证。
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3 years ago
MM
无监督自动语音识别：综述
这篇论文研究了使用无监督学习的方法，包括语音分割，语音信号到文本的映射和半监督模型来实现自动语音识别，以识别从语音数据中可以学到的极限并理解语音识别的最小要求，目的是为了在开发低资源语言的语音识别系统时优化资源和努力。
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3 years ago
SlimIPL：无需语言模型的迭代伪标记
提出了一种无需语言模型的增强迭代伪标记算法（Language-Model-Free IPL，slimIPL），该算法适用于低资源设置和以 CTC 为基础的模型，其中包括一个动态缓存来降低与超参数相关的假标签的敏感性。通过只需要 10 小时的
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4 years ago
KDD
多关系网络推理的自适应邻域图构建
提出了一个能够动态调整邻居图的框架，它能够根据中间推理结果的状态和相互连接的结构属性来处理多关系数据，并根据中间推理结果使用不同数量的关系。将链接预测任务制定为对邻域图的推理，并包括初步结果来说明我们提出的框架中不同策略的影响。
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8 years ago
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