supervised approaches | BriefGPT

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利用 LLMs 进行对话质量测量
该论文探讨了使用大型语言模型（LLMs）进行自动对话质量评估的方法，并在公共和专有数据集上尝试了各种配置。结果表明，更大的模型产生了更准确的对话标签；算法选择背景上下文示例优于随机选择；在输出最终标签之前，使用 “思维链”（CoT）推理和标
PDF11 days ago
基于深度学习的车辆重新识别综述：模型、数据集和挑战
该论文综合研究了应用于车辆再识别的深度学习技术，包括有监督方法和无监督方法的分类，探讨了这些方法的现有研究，介绍了数据集和评估标准，并勾画了未来的挑战和研究方向，旨在为车辆再识别领域的深度学习提供全面的参考和起点，推动深度学习模型在车辆再识
PDF6 months ago
SM$^3$: 基于多视角二维图像的自监督多任务建模对关节物体
在机器人领域中，重建现实世界物体并估计其可移动关节结构是核心技术。我们提出了一种自我监督的交互感知方法 SM$^3$，通过利用交互前后捕捉的多视角 RGB 图像，来建模关节物体、识别可移动组件和推断旋转关节参数。通过从捕捉到的 2D 图像中
PDF6 months ago
从冗长到简洁：关于自然语言处理技术驯服长句的系统文献综述
通过对长句子的问题进行调查，本文系统地回顾并分类了两种解决长句子问题的主要方法：句子压缩和句子拆分。文章指出，自 2005 年以来，对这一领域的兴趣呈增长趋势，尤其在 2017 年后增长明显。当前的研究主要以受监督的方法为主，但在弱监督和自
PDF7 months ago
领域内外样本间语义相似度估计
提出了多种关于 OOD 定义的系统分析，通过在 12 个不同任务的数据集上进行广泛的评估，发现无监督度量有着可靠地识别 OOD/OODist 样本的潜力。
PDFa year ago
SIGIR多模态会话任务引导系统中的人类参与方法
本文讨论了人类在指定任务中使用应用程序所面临的挑战，提出了任务引导系统的发展需要寻找信息检索和会话系统来帮助任务的执行者，并针对现有数据集开发了一个基于 Wizard-of-Oz 的数据收集工具，进行了初步实验。
PDF2 years ago
ACL基于 Bootstrapping 和步进强化奖励的语言风格转化半监督框架学习
本研究提出一种使用半监督框架和强化返馈来解决文本风格转移挑战的方法，通过自动构建伪并行对来引导监督学习并通过强化奖励学习未标注数据，提供细粒度的学习信号来稳定增强学习，并取得了多个数据集上最先进的性能。
PDF2 years ago
SIGIR自监督强化学习用于推荐系统
本文中提出了一种自我监督强化学习算法来弥补监督式推荐算法的不足，为仍处于离线状态的推荐者提供强大的梯度信号支持，其中包括两个输出层；一个用于自我监督，另一个用于强化学习，从而实现顾虑到长期用户参与度以及多种用户 - 项目交互等因素的推荐任务
PDF4 years ago
ACL极化 - VAE：基于相似度的离散化表现学习用于文本生成
本文提出了 polarized-VAE 方法，它通过反映数据点之间在属性相似性方面的相似性度量，可以解开潜在空间中选定的属性的不可避免联系，相对于其他属性的联系降至最低，展现出更好的表现，并适用于其他属性分离任务。
PDF4 years ago
AAAI学习特征表示用于关键词提取
本文介绍了一种基于机器学习的方法，用于在文本中提取关键短语，通过构建文档的图表示和自动学习短语的特征表示，相比强基线模型取得了显著的性能提升。
PDF7 years ago
深度强化学习在全局策略下用于基于查询的提取式摘要
本文提出一种应用基于策略梯度算法的深度强化学习系统的证明性方法，以解决文本摘要中标签不匹配问题，使用无折扣奖励学习具有简单神经网络和简单特征的策略，验证结果表明在全局策略下具有鼓舞人心的表现。
PDF7 years ago