开通会员限时优惠

登录 | 注册

全部分类

学术论文

类型:

联合 CTC 损失和自监督预训练声学编码器的端到端口语理解（英文版）

英文标题：End-to-end spoken language understanding using joint CTC loss and self-supervised, pretrained acoustic encoders中文摘要：本研究通过利用自我监督的声学编码器，提取文本嵌入，结合联合 CTC 和 SLU 损失的方法，实现了语音理解任务的话语级 SLU 模型，并在 DSTC2 数据集上比 SOTA 对话行为分类模型提高 4％绝对值，在 SLURP 数据集上比 SOTA SLU 模...

2023-05-06 69 592.94KB 5页
随机选择 BPE 合并操作时有哪些变化？不多（英文版）

英文标题：What changes when you randomly choose BPE merge operations? Not much中文摘要：通过引入三种简单的随机字节对编码变体并探索选择合并操作的随机化是否显著影响下游机器翻译任务，我们的研究旨在翻译形态丰富的语言，使用贝叶斯线性模型分析表明，两种变体与标准 BPE 几乎没有区别，而另一种变体的性能降低小于预期。我们得出结论，虽然标准 BPE 被广泛使用，但存在一个值得研究的有趣方案的可能性变体宇宙。英文摘要：We introdu...

2023-05-06 88 365.28KB 8页
重温图对比学习在异常检测中的应用（英文版）

英文标题：Revisiting Graph Contrastive Learning for Anomaly Detection中文摘要：本文提出了基于对比学习的图神经网络异常检测方法 MAG，强调了多 GNN 模块与图扩展模块在提高检测性能中的作用，并通过两个变种 L-MAG 和 M-MAG 在 Cora 和 Pubmed 数据集上证明了其有效性。英文摘要：Combining Graph neural networks (GNNs) with contrastive learning for ...

2023-05-06 158 2.64MB 7页
基于结构特征的神经元膜分割无监督域自适应（英文版）

英文标题：Unsupervised Domain Adaptation for Neuron Membrane Segmentation based on Structural Features中文摘要：本文提出了一种基于未标注领域自适应的方法来解决神经元膜片分割领域间差距的问题，通过设计了特征权重模块、结构特征的超分辨率方法和正交分解模块，改进了神经元膜片分割的性能，在两个应用领域中得到了有效结果。英文摘要：AI-enhanced segmentation of neuronal bound...

2023-05-06 81 1.89MB 6页
ZipIt!不训练合并不同任务的模型（英文版）

英文标题：ZipIt! Merging Models from Different Tasks without Training中文摘要：本文提出了 “ZipIt！” 方法，通过特征合并和部分合并层实现两个架构相同的模型的合并，使得合并不同领域训练的模型变得更为可行。英文摘要：Typical deep visual recognition models are capable of performing the one taskthey were trained on. In this pape...

2023-05-06 158 10.34MB 13页
OCT 拍摄的不同视网膜区域用于中度 AMD 分类的比较（英文版）

英文标题：Comparison of different retinal regions-of-interest imaged by OCT for the classification of intermediate AMD中文摘要：通过对一定区域感兴趣的视网膜 (OCT) 数据进行部分输入，即限制输入 B 扫描到特定的 ROI，研究是否有可能区分中间年龄相关性黄斑变性 (AMD) 和健康对照组。通过训练使用 VGG16 架构和在 ImageNet 上预训练的卷积神经网络，可以有高精度地识别...

2023-05-06 96 1.17MB 12页
USTC-NELSLIP 在 SemEval-2023 任务 2 中的表现：针对多语言复杂 NER 的地名词典的统计构建和双重适应（英文版）

英文标题：USTC-NELSLIP at SemEval-2023 Task 2: Statistical Construction and Dual Adaptation of Gazetteer for Multilingual Complex NER中文摘要：本文提出了一种名为 SCDAG 的 SCDAG 方法用于多语言复杂命名实体识别，该方法首先使用基于统计的方法构建词表，然后通过最小化句子级别和实体级别之间 KL 散度的适应方式来适应词表网络和语言模型的表示，并将这两个网络集成用于监...

2023-05-06 179 490.22KB 9页
基于不规则分组解耦的语义结构图像压缩（英文版）

英文标题：Semantically Structured Image Compression via Irregular Group-Based Decoupling中文摘要：本文提出了一种基于自定义组掩码将图像分解为多组不规则形状的方法，使得通过减少冗余内容的传输实现重大的比特率节省，并保证重建的可靠性。我们还提出了组独立变换的概念，通过提出的 GI Swin-Block 来实现，比现有技术表现出更好的性能。英文摘要：Image compression techniques typicall...

2023-05-06 134 6.85MB 12页
基于可变形变换器的端到端半监督表格检测（英文版）

英文标题：Towards End-to-End Semi-Supervised Table Detection with Deformable Transformer中文摘要：本论文提出了一种新的端到端半监督表格检测方法，采用可变形转换器。在 PubLayNet、DocBank、ICADR-19 和 TableBank 数据集上评估了该方法，相较于之前的方法表现更出色。英文摘要：Table detection is the task of classifying and localizing ...

2023-05-06 115 12.44MB 19页
通过期望码长最小化预测全景视频的扫视路径（英文版）

英文标题：Scanpath Prediction in Panoramic Videos via Expected Code Length Minimization中文摘要：本文提出了一种基于损失数据压缩实现扫描路径预测的简单新标准，该标准建议通过在训练集中量化扫描路径的期望代码长度来拟合离散条件概率模型，该概率模型以视口序列为条件，以适应不同用户生成的不确定性和多样性扫描路径，并介绍了基于比例积分导数（PID）控制器的采样器来从学习的概率模型生成逼真的人类类似的扫描路径。该方法在广泛的预测...

2023-05-06 150 1.93MB 17页
基于得分的元学习增强的生成模型：从 0.5T MRI 重建 1.5T 样式图像（英文版）

英文标题：Meta-Learning Enabled Score-Based Generative Model for 1.5T-Like Image Reconstruction from 0.5T MRI中文摘要：本研究提出了一种基于 meta-learning 的方法，通过使用 teacher-student 机制学习低场磁共振成像到高场磁共振成像的映射，解决了直接学习由低场到高场映射的方法的局限，通过实验证明，该方法在重建高场磁共振成像方面优于现有的技术。英文摘要：Magnetic r...

2023-05-06 110 7.28MB 10页
VAE 是否擅长重构分子图？（英文版）

英文标题：Are VAEs Bad at Reconstructing Molecular Graphs?中文摘要：研究了多个当代分子生成模型在同等条件下的表现，发现它们的重构准确度令人惊讶地低，并且对于图分子的重构存在后验坍塌现象，但这并不直接导致更好的样本采样或优化性能。英文摘要：Many contemporary generative models of molecules are variationalauto-encoders of molecular graphs. One term...

2023-05-06 122 518.94KB 10页
MEDIC：心理咨询中的多模态共情数据集（英文版）

英文标题：MEDIC: A Multimodal Empathy Dataset in Counseling中文摘要：本文构建了一个多模态共情数据集，并提出了三类标签来描述心理治疗师与客户之间的共情程度，同时使用了三种典型方法来预测共情。英文摘要：Although empathic interaction between counselor and client is fundamental tosuccess in the psychotherapeutic process, there ar...

2023-05-06 259 810.41KB 9页
ChatGPT 驱动的编辑教练用于自定义抽象总结（英文版）

英文标题：ChatGPT-steered Editing Instructor for Customization of Abstractive Summarization中文摘要：本文提出了一个三者代理生成管道，包括生成器，指导者和编辑器，以提高生成输出的自定义。展示使用编辑器导向的强化学习训练用户特定的指导者，通过 ChatGPT 大型语言模型产生和编辑，生成更好地满足用户期望的输出，实证结果证明了这种方法的有效性。英文摘要：Tailoring outputs of large langu...

2023-05-06 231 486.64KB 12页
PersonaLLM：探究 GPT-3.5 表达人格特质和性别差异的能力（英文版）

英文标题：PersonaLLM: Investigating the Ability of GPT-3.5 to Express Personality Traits and Gender Differences中文摘要：本文通过用自我报告问卷（BFI）评估和语言分析等方法，在大型语言模型（LLMs）中针对五个人格特质类型和性别角色实验性地生成了 320 种 LLM 角色，研究 LLM 角色生成的内容是否优点定制的特质，并对其可应用于人工智能会话的前景进行了展望。英文摘要：Despite th...

2023-05-06 167 407.47KB 3页
房间中的大象：分析大型科技公司在自然语言处理研究中的存在（英文版）

英文标题：The Elephant in the Room: Analyzing the Presence of Big Tech in Natural Language Processing Research中文摘要：本研究通过对包含 78187 篇自然语言处理出版物和 701 份作者简历的语料库进行分析，研究显示自 90 年代以来业内的存在一直保持稳定，在过去五年中却急剧上升，其中少数公司贡献了大部分的出版物和通过赠款和实习提供了学术研究的资金，研究表明业内对自然语言处理研究的存在和影响非...

2023-05-06 78 1.47MB 18页
可解释的句子表示：变分自编码器和注意力机制（英文版）

英文标题：Interpretable Sentence Representation with Variational Autoencoders and Attention中文摘要：提出使用变分自编码器和 Transformers 构建两种具有归纳偏置的模型，可将潜在表示中的信息分离成可理解的概念，其中 QKVAE 在转移实验中表现出竞争性能，并展示了明显的优化句法角色分离能力。英文摘要：In this thesis, we develop methods to enhance the int...

2023-05-06 110 3.25MB 157页
利用频率增广变分自编码器进行图像重建（英文版）

英文标题：Catch Missing Details: Image Reconstruction with Frequency Augmented Variational Autoencoder中文摘要：本文提出了一种用于增强 VQ-VAE 结构的频率补全模块 (Frequency Complement Module, FCM)，并且引入了一种动态频谱损失 (Dynamic Spectrum Loss, DSL)，用于引导 FCM 动态地平衡频率以获得最佳重建。FA-VAE 进一步扩展到了文本...

2023-05-06 134 6.06MB 10页
基于主题感知语句表征的无监督对话主题分割（英文版）

英文标题：Unsupervised Dialogue Topic Segmentation with Topic-aware Utterance Representation中文摘要：本文提出一种基于邻近语句匹配和伪分割从未标记的对话数据中学习主题感知话语表示的新颖无监督对话主题分割框架，并在两个基准数据集（即 DialSeg711 和 Doc2Dial）上进行了广泛的实验，表明我们的方法显著优于强基准方法。英文摘要：Dialogue Topic Segmentation (DTS) play...

2023-05-06 98 735.05KB 6页
基于多层次一致性的弱监督微表情和宏表情识别（英文版）

英文标题：Weakly-supervised Micro- and Macro-expression Spotting Based on Multi-level Consistency中文摘要：本文提出了一种使用多一致协作机制的微弱监督表情识别框架，称为 MC-WES 框架，用于实现精细的帧级别识别。试验结果表明，MC-WES 与当前最先进的全监督方法相当。英文摘要：Most micro- and macro-expression spotting methods in untrimmed v...

2023-05-06 109 1.72MB 15页

...

151

...

确认删除?