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unsupervised model
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SIGIR
利用词嵌入和领域知识为科学摘要加入文献引用语境
提出了一种使用分布式单词表示和领域知识从参考论文中提取适当上下文的无监督模型，评估结果表明其明显优于现有技术，并且还演示了上下文化方法提高科学文章引用摘要的有效性。
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7 years ago
ACL
莎士比亚第一版本中的自动排字归属
本文介绍一种新型的无监督模型，通过分析文字和视觉特征来区分排版工人，并应用于莎士比亚的第一本（Folio）上，并且其准确性可达 87％，即使是 OCR 输出的文本也一样。
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7 years ago
ACL
通过无监督的音译进行虚假好友检测和实体匹配
本研究提出了一种覆盖 69 种主要语言的的无监督转译模型，该模型可以在任意语言对之间为任意字符串生成良好的转译。我们还展示了该模型在从维基百科高频词典中检测真假朋友方面的优异表现。该方法表明了发音相似性的强信号，并提高了在 69 种语言中找
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8 years ago
ACL
你是 Lebowski 先生，我是 Dude”：在签名社交网络中引导称谓形式化
我们提出了一种无监督模型，用于从网络边缘交换的内容中提取带符号的社交网络，在此模型中进行推断可同时解决三个问题：（1）确定每条边缘的符号；（2）为每种边缘类型特征的分布特征进行表征；（3）估计映射到理论模型（如结构平衡）的三元特征的权重。我
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10 years ago
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