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利用多模态 CLIP 揭示广义类别的潜力
通过引入文本信息和多模态潜力的方法，在广义类别发现任务中，我们提出了一种基于文本嵌入综合器的模型，该模型生成用于未标记样本的伪文本嵌入，并通过视觉和语义信息的相互增强，超越了现有方法，在所有广义类别发现基准上取得了新的最佳效果。
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4 months ago
基于图卷积的大型语言模型用于推荐
利用大型语言模型来改进描述文本的办法受到了研究者的关注，本论文提出了一种基于图卷积的大型语言模型方法，通过捕捉用户 - 物品图中的高阶关系来改进描述文本。在真实世界的数据集上进行了广泛的实验，结果表明我们的方法始终优于现有的最先进方法。
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5 months ago
操作掩码生成器：基于修改总变差噪声减少的高质量图像操作掩码生成方法
该研究论文提出了一种改进的总变差降噪方法，用于获取高质量的篡改图像，并结合最大稳定极值区域提取技术和文本信息，以生成可以应用于深度学习模型的数据集，从而在人工智能的领域中取得更好的结果。
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8 months ago
基于多文本信息和报告意图的 Bug 报告自动分类
本研究提出了一种新的自动分类缺陷报告的方法，采用自然语言处理技术对文本信息进行预处理，并综合考虑缺陷报告的意图，包括 Apache、Eclipse、Gentoo、Mozilla 等四个生态系统，使用 BERT 和 TF-IDF 技术提取特征
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2 years ago
EMNLP
HybridQA: 表格和文本数据的多跳问答数据集
HybridQA 是一个基于异构信息的新的大规模问答数据集，通过对表格和文本信息的聚合完成问答，结果表明使用异构信息的混合模型可以获得高于基准模型的精确度。
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4 years ago
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