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学术论文

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多种神经机器翻译的统一模型学习（英文版）

英文标题：Unified Model Learning for Various Neural Machine Translation中文摘要：本文提出了一个通用的深度神经机器翻译模型， Unified Model Learning for NMT (UMLNMT)，它能够在多种翻译任务中实现智能的即时翻译，相较于基于具体数据集训练的模型，该模型的性能有了显著的提升，部署成本也大大降低，并且在生成多样化、高质量的翻译方面表现优异。此外，作者也提供了一个关于名言警句的中英文句子翻译数据集。英文摘要：...

2023-05-05 110 767.02KB 14页
Re$3$Dial：用于长轮次开放域对话预训练的检索、重组和缩放对话语料库（英文版）

英文标题：Re$^3$Dial: Retrieve, Reorganize and Rescale Dialogue Corpus for Long-Turn Open-Domain Dialogue Pre-training中文摘要：本文提出了使用机器学习技术构建大规模多轮对话数据集及相应框架 Re$^3$Dial，可以将已有短轮对话数据转变成长轮对话数据，尤其适用于处理大规模开放域网络聊天数据，实验证明相比现有技术大幅提高了在不同预训练环境下的多轮对话建模能力。英文摘要：Large-sca...

2023-05-05 97 2.68MB 18页
社交学习智能体语言演化和分析框架（英文版）

英文标题：A framework for the emergence and analysis of language in social learning agents中文摘要：本研究提出一种模拟语言特征的通信协议，通过将高维信息编码为低维表示来分析对任务表现的影响，进而提高任务完成率，并强调了语言作为代理之间共同表征的作用及其对泛化能力的影响。英文摘要：Artificial neural networks (ANNs) are increasingly used as research m...

2023-05-05 96 12.87MB 23页
语言选择的政治学：俄乌战争如何影响乌克兰人在 Twitter 上的语言使用（英文版）

英文标题：The Politics of Language Choice: How the Russian-Ukrainian War Influences Ukrainians' Language Use on Twitter中文摘要：通过研究 62000 名乌克兰公民在 2020 年 1 月至 2022 年 10 月期间发表的 400 多万条限地标志的推特信息，使用统计模型研究了语言选择和推文活动，并确定了行为效应和样本效应。研究表明，随着乌克兰局势的变化，从俄语向乌克兰语转变的趋势加快。...

2023-05-05 114 9.53MB 27页
基于半监督学习和优化无标签数据采样的高维贝叶斯优化（英文版）

英文标题：High-dimensional Bayesian Optimization via Semi-supervised Learning with Optimized Unlabeled Data Sampling中文摘要：本文提出一种基于半监督学习的师生模型的贝叶斯优化方法，利用未标记数据和黑盒函数，在学习到的潜在空间中降低维度，使其可应用于高维问题，优化 unlabeled data 的采样和选择，采用黑盒参数化采样分布和经过动态拟合的极值分布，该方法在多项真实世界和合成训练中优于...

2023-05-05 107 542.13KB 10页
可解释的区域描述符：基于超立方体的本地解释（英文版）

英文标题：Interpretable Regional Descriptors: Hyperbox-Based Local Explanations中文摘要：该研究提出了可解释的区域描述符（IRD），它是超立方体，可以描述如何改变一个观察结果的特征值而不影响其预测结果，并为预测结果提供一组即使参数，并且可以确定哪些特征影响预测结果以及是否存在不符合实际的情况，并介绍了计算 IRD 的统一框架，将现有的超立方体方法适应到该框架中，并通过基准研究比较方法并确定两种改进 IRD 的策略。英文摘要：Th...

2023-05-05 99 1010.49KB 32页
NeRSemble:人头多视角辐射场重建（英文版）

英文标题：NeRSemble: Multi-view Radiance Field Reconstruction of Human Heads中文摘要：本研究提出了一种新的多视角摄影技术和动态神经放射场方法，可用于高保真度地重建人类头部，并从任意时间步长的新视角合成再渲染，并在实验中表现出优异的性能。英文摘要：We focus on reconstructing high-fidelity radiance fields of human heads,capturing their animat...

2023-05-05 176 10.88MB 14页
评估隐式可解释性的后解释性（英文版）

英文标题：Evaluating Post-hoc Interpretability with Intrinsic Interpretability中文摘要：本文对基于切片图像的乳腺癌转移检测问题，将时下最流行的用于深度神经网络（DNN）可解释性的后置解释方法（Post-hoc）和内置解释方法（Intrinsic）应用于一种新的可解释性 DNN，ProtoPNet，并比较了这两种方法的兴趣图像（Attribution maps）的相似性。结果显示，除 SmoothGrad 和 Occlusion ...

2023-05-05 103 1.32MB 28页
如何利用强化学习促进未来电力市场设计？第一部分：范式理论（英文版）

英文标题：How to Use Reinforcement Learning to Facilitate Future Electricity Market Design? Part 1: A Paradigmatic Theory中文摘要：为了实现电力系统的去碳化和环境友好型，本文提出了重新设计电力市场作为一种宏观方法，以适应可再生发电的高渗透率，其中应用了强化学习技术，解决了能源现货市场、辅助服务市场和金融市场之间协调缺乏的问题，提出了多种市场运营绩效指标进行验证。英文摘要：In face...

2023-05-05 100 992.26KB 10页
共形核取样（英文版）

英文标题：Conformal Nucleus Sampling中文摘要：本文通过使用 conformal prediction 方法对 $p$ 参数进行校准来研究 top-$p$ 采样在各种语言上下文环境下是否与其概率意义对齐，结果表明 OPT 模型存在过度自信，而校准与模型大小存在适度的反比关系。英文摘要：Language models generate text based on successively sampling the next word. Adecoding procedure...

2023-05-05 85 258.47KB 6页
通过因果世界模型实现可解释的强化学习（英文版）

英文标题：Explainable Reinforcement Learning via a Causal World Model中文摘要：本文针对强化学习中行为的长期影响，提出了一种基于因果世界模型的可解释强化学习框架。该模型能够捕捉行为的影响，通过因果链解释行为的长期效应，从而提高模型的可解释性，同时保持了准确性，使其适用于基于模型的学习。实验结果表明，因果模型可以作为解释性和学习之间的桥梁。英文摘要：Generating explanations for reinforcement lear...

2023-05-05 115 1.33MB 15页
对抗引导下的人像抠图（英文版）

英文标题：Adversarially-Guided Portrait Matting中文摘要：本研究利用预训练的转换器模型（StyleMatte）为基于 StyleGAN3 的网络（StyleMatteGAN）提供图像 - 掩码对，这个网络可用于无监督训练并生成高分辨率的带透明通道的肖像，适用于各种图像合成任务。英文摘要：We present a method for generating alpha mattes using a limited data source.We pretrain ...

2023-05-05 137 12.97MB 9页
噪声抑制多模态 Transformer 情感识别（英文版）

英文标题：Noise-Resistant Multimodal Transformer for Emotion Recognition中文摘要：本文介绍了一种应对多模态情感识别中噪声信息干扰的方法，提出了噪声抗性多模态 Transformers 模型，该模型引入了噪声抗性特征提取器 (NRGF) 和噪声感知学习算法。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上比已有方法表现更优秀，具有更好的多模态情感识别效果。英文摘要：Multimodal emotion recognition identifies...

2023-05-05 167 1.54MB 20页
从计算语言学的角度分析香港法律判例（英文版）

英文标题：Analyzing Hong Kong's Legal Judgments from a Computational Linguistics point-of-view中文摘要：本文探讨了使用统计分析、机器学习、深度学习、零样本学习等基于自然语言处理技术的方法，以有效地分析来自香港法院系统的法律判决，并提供了五种方法，从而能够从个人以及一组判决中提取关键见解和极性 sentiment，以便快速提取洞见并使香港判决的整体分析更少烦琐、更自动化。英文摘要：Analysis and ext...

2023-05-05 100 4.64MB 31页
使用自然对话引导技术的客户支持对话（英文版）

英文标题：NatCS: Eliciting Natural Customer Support Dialogues中文摘要：介绍了一种多领域语音客户服务对话的数据集，名为 NatCS，用于研究自然语言对话系统，相对于现有的合成对话数据集，在多个指标上更加真实，其中对话行为的注释提供了更有效的训练数据。英文摘要：Despite growing interest in applications based on natural customer supportconversations, there ...

2023-05-05 85 559.22KB 24页
ChatGPT:最终的编程助手吗？—— 它有多远？（英文版）

英文标题：Is ChatGPT the Ultimate Programming Assistant -- How far is it?中文摘要：我们通过实证分析了 ChatGPT 在无人辅助编程助手方面的潜力，并强调了其相对程序生成、程序修复、代码摘要方面的表现，并对其在常见编程问题上的表现进行了评估，这证明 ChatGPT 有效地处理典型的编程挑战，但我们也发现，综合的描述可能会限制 ChatGPT 的关注点并阻碍其利用其广泛的知识进行问题解决。英文摘要：The recent progres...

2023-04-25 425 1.42MB 12页
使用科学出版物生成科学概念的主题页面（英文版）

英文标题：Generating Topic Pages for Scientific Concepts Using Scientific Publications中文摘要：本文介绍了主题页面，这是从大量的科学书籍和期刊中提取的科学概念及其相关信息的库存。主题页面旨在为读者提供所有必要的信息，以便在任何科学领域阅读学术内容时理解科学概念。这篇文章讨论了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）不同组成部分的细节。其中，每个页面包含三个信息：定义，相关概念和最相关的摘录，均从科学同行评审出版物中提取...

2023-04-25 154 985.51KB 9页
WizardLM：赋能大型语言模型遵循复杂指令（英文版）

英文标题：WizardLM: Empowering Large Language Models to Follow Complex Instructions中文摘要：本文介绍了一种使用大型语言模型（LLM）替代人类创建指令数据的方法，通过使用我们提出的 Evol-Instruct，从一个初始指令集开始，逐步将其重写为更复杂的指令，然后将生成的所有指令数据混合起来，以调整 LLaMA 模型，获得我们所称的 WizardLM 模型。人类评估证明，Evol-Instruct 出产的指令优于人工创建的...

2023-04-25 579 1.38MB 39页
CHEAT：用于检测 ChatGPT 写作的大规模数据集（英文版）

英文标题：CHEAT: A Large-scale Dataset for Detecting ChatGPT-writtEn AbsTracts中文摘要：研究了 ChatGPT 对学术界原创性和严谨性的可能负面影响，并提出了一个大规模数据集以支持检测算法的开发。该数据集包含了 35,304 个合成摘要，同时对现有的文本合成检测算法进行了深入分析，表明 ChatGPT 合成的摘要是可以被检测出来的，但随着人类参与的增加，检测难度会增加。英文摘要：The powerful ability of C...

2023-04-25 546 2.96MB 9页
在严格预算下从相近任务中提炼知识以进行迁移学习（英文版）

英文标题：Distilling from Similar Tasks for Transfer Learning on a Budget中文摘要：本文提出了一种名为 DistillNearest 和 DistillWeighted 的多源蒸馏方法，通过利用任务相似度度量来选择单个合适的源模型以及加权多源蒸馏方法，解决了在资源受限制的情况下，通过有限标签获取高效而准确识别系统的问题。通过实验验证表明，这两种方法在准确性、计算效率等方面优于传统的迁移学习和半监督学习方法。英文摘要：We addres...

2023-04-25 154 650.12KB 21页

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