sequential labeling | BriefGPT

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探索音译在上下文学习中的作用，针对非拉丁文字书写的低资源语言
研究发现，通过使用转写技术，可以提高非拉丁脚本的低资源语言中解码器优化的大型语言模型（LLMs）在顺序标注任务中的性能。
PDF4 days ago
通过不确定性传播对序列标注进行不确定性估计
本文提出了基于序列标注的后验网络（SLPN）用于预测实体抽取的不确定性，考虑到实体之间的连接性和错误跨度案例的特异性，实验结果在 MIT-Restaurant 数据集上取得了 5.54 点的 AUPR 改进。
PDF8 months ago
基于 Discwise 的激活学习用于 LiDAR 语义分割
本文研究 LiDAR 数据获取、语义分割的主题，提出了基于主动学习的方法，包括顺序标注和半监督学习，以提高标注效率和性能。
PDF9 months ago
GROOT：用于生成序列标记的纠正奖励优化
提出了一种名为 GROOT 的生成式奖励优化文本序列框架，通过对迭代生成的预测候选项进行错误校对和对比（基于其奖励值），将生成式序列标注模型的解码器输出分布与（黑盒）奖励函数的分布进行匹配，从而在四种公共基准测试中显着提高了所有奖励度量；此
PDF2 years ago
稀疏注意力神经网络联合训练的序列标记和分类
提出一种利用 LSTM 网络同时学习句子级别分类任务和序列标注任务的模型，通过语义相关性对单词进行加权的稀疏注意力机制，该方法在 ATIS 和 TREC 数据集上表现优于基准模型。
PDF7 years ago