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通过无标注文本改进语音到语音翻译
通过应用声学效果生成大量合成数据，利用现有的大量不同语言的未标记文本，提出了一种有效的方法来利用大量的语音到语音翻译数据，改进翻译质量，在西班牙语 - 英语和俄语 - 英语翻译中提高了 2 个 BLEU，尤其是在极低资源情况下表现显着。
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2 years ago
Few-Shot 文本风格提取与可调目标重构
本研究提出了一种新颖的无标签文本样式转换方法，使用 T5 模型从文本中提取样式向量并用其来调节解码器进行样式转换，无需使用标注数据进行训练，可以实现针对特定属性的目标样式改变，同时在情感转移方面取得了有竞争力的效果。
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4 years ago
EMNLP
通过重新引用源文本进行抽象文档摘要的预训练
该论文提出了三个预训练目标，并基于未标记的文本对 Seq2Seq based abstractive summarization model 进行预训练，从而在有限的监督 summarization data 上改进其性能，这三个目标与 a
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4 years ago
CVPR
一种面向新颖物体的视觉问答的实证评估
该研究提出了一种新颖的方法，利用标注类别的图像和未标注文本语料库，为视觉问题回答中出现的未查询过的物体提供支持。通过实验验证和分析，表明该方法能够显著提高模型的鲁棒性和性能。
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7 years ago
ACL
具有生成领域能力的领域自适应网络的半监督问答
该研究探讨了半监督问答问题，在该问题中，利用无标签文本提高问答模型的性能，我们提出了一种新的训练框架，即生成领域自适应网络。该框架通过训练生成模型来生成基于无标签文本的问题，并将模型生成的问题与人类生成的问题相结合，用于训练问答模型。我们发
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7 years ago
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