zero-shot transfer performance | BriefGPT

关键词zero-shot transfer performance

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构建语义间隔以实现语言引导的语义分割
通过提出概念整理（CoCu）的流程，借助 CLIP 来弥补语义缺失，将视觉和文本语义之间的差距缩小，从而在预训练数据中增加了更多的视觉概念，并在零样本迁移和语义分割等方面取得了卓越的性能。
PDF9 months ago
ACL分析低资源非洲命名实体识别中的跨语言传递
通过研究名词实体识别任务的十种低资源语言之间的跨语言迁移学习，我们发现自适应微调和迁移语言的选择对零射击迁移性能有何影响，发现在个别语言性能和在其他语言上的概括之间存在权衡，同时源数据集和目标数据集之间的数据重叠程度是预测迁移性能的更好指标
PDF10 months ago
ACL基于文章的零样本法院裁决分类在欧洲人权法院案件中的迁移
该论文将欧洲人权法院的法律判决预测转化为一种基于文章的分类任务，并通过领域自适应方法提高零样本转移性能。实验表明这种基于文章的架构优于直接的事实分类，并发现领域自适应方法可以提高性能。
PDFa year ago
非监督环境设计引发的新兴复杂性和零 - shot 迁移
本文提出一种名为 “PAIRED” 的技术，可自动设计一系列结构化的智能环境用于训练机器学习模型，实验证明 PAIRED 相较于传统方法在零样本迁移学习及新颖环境下的测试表现更优。
PDF4 years ago