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unsupervised fashion
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神经概念绑定器
以无监督方式生成离散概念表示的神经概念绑定器介绍了 “概念槽位编码”，通过对象中心块槽位编码的软绑定和基于检索的推理的硬绑定，使得概念检查和外部知识的直接整合更加简便，同时展示了硬绑定机制对性能的不损害，并可无缝集成于神经和符号模块，用于复
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22 days ago
CVPR
计算病理学中无监督切片表示学习的形态原型化
利用 PANTHER 方法从病理全切片图像中学习表征，在无监督的方式下利用组织中的形态冗余建立了一种无特定任务的滑片表征，通过评估在 13 个数据集上的亚型和生存任务，证明了 PANTHER 在性能和模型可解释性方面的优势。
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2 months ago
ACL
通过语义图平滑获得更具辨别性的句子嵌入
通过语义图平滑，在经验上探索一种无监督学习更判别句子表示方法的方法。利用预训练模型得到的句子嵌入来提高文本聚类和分类任务的结果。经验证，我们的方法在八个基准测试中表现出一致的改进，展示了语义图平滑在改进句子嵌入用于监督和无监督的文档分类任务
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5 months ago
无监督标签描述排名和聚合用于零样本分类器
本文提出了一种基于标签描述的零样本文本分类器，其使用概率模型来在无监督的情况下选择最佳标签描述，并在情感、话题和立场等方面的各种数据集和任务上进行了评估，展示了多个标签描述的聚合可以提高性能。
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2 years ago
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