supervised approach | BriefGPT

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导航不确定性：封闭式问题回答中优化 API 依赖关系以减少幻觉
我们提出了一种新的大型语言模型，能够自我评估是否能直接回答问题或需要请求外部工具。我们通过引入幻觉屏蔽机制的监督方法进行研究，并提出利用参数高效微调技术在少量数据上训练模型。我们的模型直接回答已知查询的问题，对于未知查询进行搜索，从而只在
PDF6 months ago
零對應跨模態轉換的模塊化語音轉文本翻譯
通过独立训练的编码器和解码器，通过共享的固定大小表示组合，可以在语音到文本翻译中取得竞争力的性能，本研究表明这种方法可以通过多语种训练进一步改进，我们观察到在零 - shot 跨模态语音翻译中显著提高，甚至在几种语言上胜过基于 XLSR 的
PDF9 months ago
基于自相似性和新颖性损失的音乐结构分析
音乐结构分析的有监督方法，通过同时学习特征和卷积内核来进行音乐边界检测，并演示了相对特征学习和自注意力在该任务中的作用。
PDF10 months ago
基于传感器加强快挂的定向攀爬检测降低
为了提高服务质量和最充分利用他们的基础设施，跟踪攀登者的活动是攀岩馆关注的一个问题。为了在保护攀岩者隐私和方便的前提下解决这个问题，研发了一个硬件原型来收集数据，并介绍了硬件规格、研究了超低功耗模式下传感器测量的数据、检测了下降时传感器的方
PDFa year ago
因果发现学习
本研究测试了一种基于神经网络的数据驱动因果关系发现方法，证明其比现有的人工设计的方法在神经网络和医学数据中表现更优秀。结果表明在已知因果关系的大数据集的监督下，学习因果发现程序是改进神经学和医学数据中因果关系的新途径。
PDF2 years ago
EMNLPSimCSE: 简单的对比学习句子嵌入
本文介绍了一种简单的对比学习框架 SimCSE，通过无监督和监督学习两种方法，显著提高了句子嵌入的性能，适用于语义文本相似性任务。
PDF3 years ago
IJCAI神经实体摘要与联合编码和弱监督
本文提出了一种基于神经模型的监督式方法 NEST，用于在大规模知识图谱中联合编码图结构和文本，并生成高质量多样化的实体摘要，通过采用程序化标注数据进行训练，克服手动标注摘要数据的昂贵问题。研究表明，该方法在两个公共基准测试中明显优于现有技术
PDF4 years ago
ACL通过识别叙事获取时间事件知识
本文基于叙述文本中的双重时间特征，提出了一种新颖的方法来获取跨句子的丰富的事件先后顺序知识。通过探索叙述学原则和构建弱监督学习，从三个大型文本语料库中识别了 287k 个叙述段落，并从中提取了丰富的事件时间知识，这种事件知识对于改善时间关系
PDF6 years ago
在嘈杂且稀疏的 Web 标记中推断缺失分类信息
研究发现 Web 标记有大量缺失信息，本文提出了一种基于监督学习的方法，通过获取分类属性数据提高节点信息的描述性，最终取得了 79% 和 83% 的准确率。
PDF6 years ago
KDDeBay 的视觉搜索
本文提出一种新颖的端到端方法，用于可扩展的视觉搜索基础设施，通过深度学习技术实现对 eBay 大型图像库的视觉搜索，使用监督式方法优化搜索结果，并采用紧凑二进制签名技术，同时保证了满足搜索准确度与精确度的可扩展性。
PDF7 years ago
CVPR6 秒的声音和视觉：微视频中的创造力
研究了微视频的创造性，旨在尝试理解构成一个有创造性的视频的特征以及解决自动检测有创造性内容的问题。通过提出一组计算特征，并且进行了分析来确定这些特征与创意视频之间的相关性，并通过监督方法进行自动检测的评估，最终取得了不错的结果，表明了成果的
PDF10 years ago
KDD语义排序：个性化语义相关性的监督学习方法
本文提出了一种基于主观注释的新型监督学习方法来学习统计句子相关性模型，该模型由大规模背景知识语料库中的文本单位关联的参数化共现统计信息组成，并提出了一种高效的算法来从相关性偏好的训练样本中学习语义模型，方法独立于语料库、适用于任何足够大的（
PDF11 years ago