关键词unsupervised framework
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- Twitter 上的无监督用户立场检测
本文介绍了一种高度有效的非监督式框架，用于检测 prolific Twitter 用户对有争议话题的立场。该框架利用降维和聚类来找到不同立场的代表性核心用户，无需标记用户，可以在几秒钟或几分钟内进行手动标记，并且对于数据偏度具有鲁棒性。
- 微博会话中话题和语篇的联合建模
本文提出了一个无监督框架，用于共同建模微博交谈中的主题内容和话语行为。具体而言，我们提出了一个神经模型来发现表示会话涉及什么（即主题）和反映参与者表达意见的词群（即话语）。广泛的实验表明，我们的模型既能产生连贯的主题又能反映有意义的话语行为 - 神经机器翻译中更好的子词划分
本文提出将字节对编码（Byte Pair Encoding）引入到通用无监督框架中以解决翻译任务中由于罕见或未知单词对翻译效果的限制，经实验验证在德英和中英翻译任务中，使用 accessor variety 和 description le - 基于注意力自编码器的无监督问题检索模型
本文提出一种新的无监督框架 RAMN 用于计算两个问题之间的语义匹配，并利用注意力自编码器生成问题的语义表示。该方法在 SemEval-2016 和 SemEval-2017 的实验数据集中比有监督方法更具竞争力并取得了更好的性能。
- CVPR视频中动作、前景和背景特征的分离
本文介绍了一种非监督框架来提取视频表征的语义丰富特征，并提出了一个深度卷积神经网络来分离运动、前景和背景信息。实验结果表明，该网络可以在视频中成功分割前景和背景，并基于分离的运动特征更新前景外观。此处提供的预训练方法可以优于随机初始化和自动 - 多视频跨样本摘要中的多样性感知
本文提出了一种无监督的视频多维摘要的方法，使用新颖的多样性感知稀疏优化方法探索了视频之间的互补性，提出了一个能够全面描述整个视频集合的多角度摘要，并且在新的 Tour20 数据集和其他多视图数据集上表现优异，并超越了目前最先进的方法。
- 通过联合嵌入和稀疏优化实现多视角监视视频汇总
介绍一种通过联合嵌入和稀疏代表选择的新颖无监督框架来总结多视角视频，该方法能够提取出多视角视频之间的复杂内部和外部关联，实现高效准确的摘要生成。
- 基于深度语义学习的非监督句子简化
本研究提出了一种新颖的句子简化方法，使用基于语义的方法进行句子拆分，不需要手动编写规则或训练语料库，研究表明这个无监督框架与四个最先进的监督系统竞争力相当，并且我们提出的基于语义的方法能够有效地处理句子拆分。
- 时间轴生成：跟踪 Twitter 上的个人
本文提出了一个无监督框架，基于用户发布的推文来创建个人重要事件的时间线，通过分析个人推文集合并使用多层狄利克雷过程模型来识别个人时间特定话题、个人时间通用话题、公共时间特定话题和公共时间通用话题，再进一步抽取这些类型的话题以生成时间线，经过