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ACLMaskLID：通过迭代遮盖进行的代码切换语言识别
MaskLID 是一种简单而有效的代码切换语言识别方法，旨在补充当前高性能的句子级别识别器。它通过掩盖与 L1 语言相关的文本特征，使得识别器可以在下一轮中将文本分类为 L2，从而解决仅返回 L1 标签的问题。该方法利用识别器本身来识别需要
PDF22 days ago
基于语言导向的领域通用医学图像分割
本文提出了一种基于文本信息的显式对比学习机制，通过使用文本编码器特征来学习更强大的特征表示，以增强模型对数据的理解，从而在不同的分割任务中实现了更强大的性能。
PDF3 months ago
语言模型找到什么证据有说服力？
本研究通过构建 ConflictingQA 数据集并进行敏感性和反事实分析，发现当前的检索增强语言模型（LLMs）在回答有争议问题时很大程度上依赖于网页与查询的相关性，而忽视了人类认为重要的文本特征，如文本是否包含科学参考文献或使用中性语调
PDF4 months ago
英法德西语人工智能与人类生成文本分类
本文分析了用于英语、法语、德语和西班牙语识别人工智能生成文本和人类生成文本的特征，并对不同语言进行了比较。研究了两种情况：(1) 检测由人工智能生成的原创文本，和 (2) 检测由人工智能重新表述的文本。通过建立包含每种语言 10 个主题的新
PDF7 months ago
AAAI装备声音事件检测与语言模型能力
通过语言模型结合音频特征和文本特征，本研究提出了一种高效的声音事件检测方法，实现了精准的声音事件分类和时序定位。与传统方法相比，该模型更简洁全面，直接利用语言模型的语义能力生成时序和事件序列，获得了准确的声音事件检测结果。
PDF10 months ago
新闻室的混合式调节：为内容调节员推荐精选文章
本文提出一种基于分类概率排名的推荐系统，能够结合用户和文本内容的特征，帮助和支持在线新闻机构评论区的内容管理者在选择精选评论时进行决策。通过使用文本特征和用户内容特征，该系统在测试集上获得了 F1-score 为 0.44 的最佳分类，同时
PDFa year ago
利用用户信息在问答网站中预测最佳答案
本研究使用问题者的背景信息及其他特征，例如文本内容或者与其他参与者的关系，并利用 Stack Exchange 数据集进行训练，提出一种预测最佳答案的新方法，并且证明了用户间的关系对结果具有重要影响。同时，我们发现用户关系信息与文本特征和元
PDF2 years ago
探究 CLIP 的开放性
该研究通过评估 CLIP 模型的可扩展性，发现它们几乎不是真正的开放模型，并且给出了改善模型开放性的建议，通过增强提示来提高 CLIP 的可扩展性和稳定性。
PDF2 years ago
ACL使用文本信息在社交媒体上检索社区成员
该研究针对社区成员检测问题，提出了一种无监督的代理任务，利用文本特征进行用户嵌入学习，实验结果表明该方法比常规无监督表示更有效。
PDF6 years ago
视觉问答最近进展综述
该论文综述了不同方法来解决视觉问答的问题，特别是描述了各种算法提取图像特征和文本特征的方法，并讨论了评估 VQA 模型的实验，并报告了它们在各种数据集上的表现。
PDF7 years ago
学习隐含本地对话模式，预测在线讨论社区认可度
本文提出了利用神经网络来预测社交媒体网络中观点赞同度的方法，结合了评论者的参与方式以及评论文本，通过一种新颖的神经网络结构可以学习隐含的讨论结构特征并探讨了其在权重文本特性方面对提高预测精度的作用。
PDF8 years ago