关键词universal sentence encoder
搜索结果 - 4
- 使用句子编码器进行零样本多标签主题推理
利用句子编码器进行零样本主题推断任务时，Sentence-BERT 表现出与其他编码器相比的优越性能，而在效率是首要考虑因素时，通用句子编码器是首选；这一结论得到了对七个不同数据集的广泛实验的支持。
- 使用自然语言处理技术进行可执行短语检测
本文旨在研究能否使用专为识别操作文本而设计的语言过滤器从原始文本中提取行动性短语，以及如何训练模型来检测紧急任务、提高急救准确性以及生成自动待办事项列表。作者使用 Enron 电子邮件数据集，并将其语言过滤器应用于清理后的文本数据。然后，使 - ICML基于层级神经网络的长文档分类方法
本文研究使用分层传递学习方法进行长文本分类，通过将数据分成块，然后传递到使用双向编码器表示的预训练通用句子编码器和 BERT 的基本模型，然后使每个块的输出表示通过包括 LSTMs 或 CNNs 的浅层神经网络来分类文本数据。使用此扩展方法 - 通用句子表示的情境镜头
本研究提出 “上下文镜头”（Contextual Lensing）方法，将通用的句子编码器分为核心的可变长度的句子矩阵表征和适应性的 “镜头”，以镜头上下文的功能诱导固定长度的向量，实现对多语言情境下语言相似性的编码