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基于压缩采样的 S-IQA 图像质量评估
利用压缩采样的图像质量评估方法 (S-IQA) 提出了一个新的框架，其中包括灵活采样模块、自适应嵌入模块和双分支模块，通过这个方法在各种数据集上实现了最先进的结果。
PDF2 months ago
ERNIE 3.0 Tiny: 简单而让人沮丧的方法提高任务无关的蒸馏泛化能力
提出了一种利用多任务学习的方法来缩小大型预训练语言模型和小型模型之间的泛化差距，使其能够在任务无关的场景下实现直接微调，并且表现相当。实验证明，这种方法产生了一个具有更好泛化性能的学生，显著优于现有基线方法，在任务无关蒸馏方面，该方法在相应
PDFa year ago
EMNLP重访语法错误更正评估及其拓展
本文提出了一种新的 GEC 评估指标 PT-M2，该指标只使用基于预训练的度量标准评分，以评估纠正部分，从而达到最佳效果。实验结果表明，PT-M2 显著优于现有方法，取得了 0.949 的皮尔逊相关性的最新最好结果。
PDF2 years ago
ACL基于文本匹配的抽取式摘要
通过语义文本匹配任务范式，本论文提出了一种新的神经抽取式摘要系统构建方法。经过与原有抽取式摘要方法数据集的实验对比，该方法取得了更好的抽取结果，并通过对 CNN / DailyMail 数据集的实验，创造了 44.41 的新高水平。我们相信
PDF4 years ago
ACL寻找有效的神经生成式摘要：现状和下一步工作
本文研究了深度神经网络在文本摘要中的应用，通过研究模型架构、可转移的知识和学习模式等方面，提出了改进现有框架的有效方法，并在 CNN/DailyMail 数据集上取得了领先的成果，为未来摘要研究提供了线索。
PDF5 years ago
ICLR粗粒度细粒度协同注意力网络用于多证据问答
本文提出了一种名为 CFC 的新的问题回答模型，它结合了来自多个文档的证据信息，其粗粒度模块尊重从查询中解释文档以及找到相应答案，而其细粒度模块通过比较其在所有文档中与查询的出现次数得分每个候选答案。这种模型使用共同关注和自我关注的层次结
PDF6 years ago
简单为上，简单架构超越深度和复杂架构
提出了一种简单的卷积神经网络架构 (SimpleNet)，在保持计算和内存效率的同时，具有与更复杂的 CNN 相媲美的性能，在多个基准测试中表现出色，包括 CIFAR-10，MNIST，CIFAR-100 和 SVHN，甚至在 ImageN
PDF8 years ago