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ACL从技术领域的术语和短语中提取文本表示
本文提出了一种全无监督的文本编码方法，通过训练小型基于字符的模型重构预训练的嵌入矩阵，该方法不仅能够在技术领域匹配句子编码器的质量，而且比后者体积小 5 倍且速度高达 10 倍，解决了大规模技术领域下词汇量增加的问题。
PDFa year ago
文本压缩辅助下的 Transformer 编码
本文提出了显式和隐式文本压缩方法来增强 Transformer 编码，并用这种方法评估了多个依赖于编码的典型下游任务的模型。我们提出了三种方式的集成，即骨干源侧融合，目标侧融合和双侧融合，以便于变压器基于模型集成骨干信息的各种下游任务中。与
PDF3 years ago
WWW利用多个来源的课程 CycleGAN 进行文本情感域自适应
本文介绍了一种名为课程循环一致生成对抗网络（C-CycleGAN）的实例级多源域适应框架，可在处理用户评论和反馈数据中应用多源域适应领域，该框架主要包括预训练文本编码器、中间域生成器和任务分类器，可达到比现有域自适应方法更好的性能。
PDF4 years ago
ACL使用具有潜在主题聚类的分层递归编码器进行排序问题 - 答案对的学习
该研究提出了一种新型的神经网络架构，采用分层循环神经网络和潜在主题聚类模块进行候选答案排名，该模型的层级结构可以有效地捕捉整体含义并在长文本理解方面表现出色，并在两个数据集中取得了最佳的问题答案排序结果。
PDF7 years ago