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大型语言模型增强的聚类新闻事件检测
通过结合大型语言模型和聚类分析，利用自动化事件检测框架从全球事件、语言和情感数据库（GDELT）中检测新闻事件，并通过关键词提取、文本嵌入、事件摘要和主题标签等任务加强事件聚类，以提供有价值的洞察力和增强新闻报道的准确性和深度。
PDF21 days ago
使用 LLM 嵌入进行文本聚类
通过使用大型语言模型（LLMs）的文本嵌入和聚类算法，该研究调查了文本聚类方法对数据集的影响，评估了嵌入对聚类结果的影响、通过摘要进行的维度降低的作用以及嵌入维度和摘要技术的调整。结果显示，LLMs 嵌入在捕捉结构化语言的细微差别方面表现出
PDF3 months ago
EMNLP学习使用非参数化变分信息瓶颈进行抽象
本论文介绍了一种能够学习在同一模型的不同层次进行不同抽象级别压缩的语言表示模型，并通过在编码器的堆叠 Transformer 自注意力层中应用非参数变分信息瓶颈 (NVIB) 来促进表示的信息理论压缩。论文发现模型内的不同层次对应于不断增加
PDF8 months ago
EMNLP使用注入噪声的 CLIP 进行图像字幕的文本训练
本文提出一种使用 CLIP 模型和文本数据进行图像字幕生成的方法，只需学习如何将文本嵌入转化为文本，故只需学习一个将固定的嵌入解码的解码器，通过噪声注入进行训练，实现了 SOTA 零样本图像字幕生成。
PDF2 years ago
MMconSultantBERT: 微调的 Siamese 句子 BERT 用于匹配招聘职位和求职者
该论文重点研究了将文本信息构建为有用的嵌入表示，将其作为特征输入职位与求职者匹配模型。作者使用了一种 fine-tuning 的 Siamese Sentence-BERT 模型并解决了多语言和跨语言匹配等挑战。结果表明，作者的模型显著优于
PDF3 years ago