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从弱文本监督中学习图像中的人际互动
该论文提出了一种新的学习人际互动的方法，利用单张静态图片中的自由文本，实现对人际互动在各种情况和关系中的建模。作者使用了基于大型语言模型生成的合成标题数据的知识蒸馏方法，成功训练出一种 “理解” 图像中人际互动的字幕模型，达到了精确、语义匹
PDFa year ago
ICML可解释文本建模的潜在扩散基于能量模型
该论文提出了一种新的基于扩散模型与潜空间 EBM 的符号学方法，该方法结合了基于几何聚类的正则化与信息瓶颈，从而在解释性文本建模方面表现出比强大对手更优异的性能。
PDF2 years ago
KDDNewsEmbed: 预训练文档表示模型对新闻进行建模
本文提出了一个新颖的方法，使用少量人为监督来挖掘具有语义相关性的新鲜文档及其主题标签，并设计了一个多任务模型 - NewsEmbed，交替使用对比学习和多标签分类来推导通用文档编码器，在多个自然语言理解任务中实现了出色的性能表现。
PDF3 years ago
SIGIR利用预训练语言模型增强新闻推荐
本文介绍了使用预训练语言模型进行个性化新闻推荐的方法，通过离线实验结果表明，该方法在英语和全球市场上都取得了显著的点击和页面查看量的提高，关键词包括个性化新闻推荐、文本建模、预训练语言模型、新闻建模和离线实验结果。
PDF3 years ago
使用众包数据集对文本中的前置条件进行建模
本文介绍了 PeKo 的标注方式、两种预测任务，并在评估任务中表明，即使在当今的大型语言模型中，条件关系的建模也具有挑战性。同时，本文还表明在 PeKo 上微调语言模型可以获得更好的条件联系结果。
PDF4 years ago
ACL变分 Wasserstein 自编码器上的 Riemannian 正则化流用于文本建模
通过引入 Riemann 规范流 (RNF) 和 Wasserstein 变分自编码器（WAE），解决了 KL 消失困境，在样本建模、生成任务中的性能更优
PDF5 years ago
用狄利克雷变分自编码器进行文本建模
介绍了一种更优秀的文本建模方法：将主题信息作为狄利克雷潜变量明确建模在变分自动编码机（VAE）中。提出的模型更适合重建输入文本，且由于引入的狄利克雷变量与传统的多元高斯变量之间固有的互动，使得模型更不容易出现 KL 散度消失。我们推导了新模
PDF6 years ago
内容增强网络表示学习的通用框架
本文研究网络嵌入的问题，提出了内容增强网络嵌入 (CENE) 的方法，该方法能够联合利用网络结构和内容信息，并通过将内容信息视为特殊节点来将文本建模和结构建模集成在一个通用框架中，试验结果表明，该模型在节点分类应用中胜过其他所有现有的网络嵌
PDF8 years ago