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不懂詞義泛化,怎麼能準確掌握GRE單詞?
談到字詞,很多同學就誤以為只要拼命擴展詞彙量就能應付考試,殊不知這個考試對大家詞彙掌握的精準度同樣提出了嚴格的要求。本文博哥就帶著大家學習一種詞彙含義發生遷移的情況:詞義泛化。所謂詞義泛化,就是指一個單詞從描述某具體對象的特徵,演變到描繪類似一般化事物的特徵的過程。
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CVPR 2018:新型語義分割模型:動態結構化語義傳播網絡DSSPN
近日,來自 CMU、Petuum 等機構的研究者提出一種新型語義分割模型動態結構化語義傳播網絡 DSSPN,通過將語義概念層次明確地結合到網絡中來構建語義神經元圖。實驗證明 DSSPN 優於當前最優的分割模型。
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CVPR 2018 | 新型語義分割模型:動態結構化語義傳播網絡DSSPN
DSSPN,通過將語義概念層次明確地結合到網絡中來構建語義神經元圖。然而,目前使用更深、更寬網絡層的分割模型 [24,5,40,37,22] 在對分割注釋有限的大型概念詞彙的識別方面表現欠佳。原因在於它們忽略了所有概念的固有分類和語義層次。例如,長頸鹿、斑馬和馬同屬於有蹄類動物,這個大類描繪了它們的共同視覺特徵,使得它們很容易與貓/狗區分開來。此外,由於專業水平和應用目的不同,語義分割的目標概念集本質上可以開放化和高度結構化,以適應特定的任務/數據集。
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詞彙語義的語料庫量化研究: 行為特徵分析法
該方法以量化的手段揭示詞彙在形態、句法、語義、功能等各個層面的特徵,並進行統計分析,從而揭示詞語的語義結構和用法模式。行為特徵分析法在國外已成為詞彙語義研究的重要方法,但國內對該方法的關注尚顯不足。本文對這一研究方法進行了系統介紹,闡述其產生的背景、理論基礎和操作過程,並綜述該方法在詞彙語義中的相關應用,評析其優勢和不足,以期推動該方法在國內語言研究中的運用。
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龍傲天是什麼梗 龍傲天是什麼梗出處介紹
龍傲天是什麼梗,龍傲天是哪本小說主角,最近在網絡上什麼龍傲天,葉良辰,這些名字一陣風似的就火了,很多網友表示自己很迷糊,感覺跟不上時代了,那麼龍傲天到底是誰呢?想知道的小夥伴們就往下看看吧。 龍傲天是什麼梗,龍傲天是哪本小說主角,最近在網絡上什麼龍傲天,葉良辰,這些名字一陣風似的就火了,很多網友表示自己很迷糊,感覺跟不上時代了,那麼龍傲天到底是誰呢?想知道的小夥伴們就往下看看吧。
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「龍傲天」類型作品常常被一些網友調侃,不過不可否認的是:人氣...
近年來的動畫、輕小說作品相當流行一種類型,就是「主角擁有超強的能力,故事裡面登場的超級強敵往往不堪一擊」,這種作品就是定番的「龍傲天」類型。雖然這類型常常被一些網友調侃為YY作品,不過不可否認的是個人氣極高的分水嶺。
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又一個「扮豬吃老虎」的龍傲天,不過這次的設定有點意思
冬季新番已經陸續開播,而位列前沿先行播出的新番裡,有一部符合當下流行奇幻題材作品的改編動畫引起了大家的注意,那便是改編於同名輕小說的《好比是最終迷宮前的少年到新生村生活一般的故事》。作品的名字足夠長,噱頭同樣也吸引人。
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詞彙語義表徵編碼中的抽象性和像似性關係研究
摘要:詞彙語義編碼中存在抽象性和像似性兩種制約關係。主要討論了與詞彙形義關係相關的三個問題:第一,抽象詞義的來源問題,認為語言的內在屬性和詞彙分布規律是抽象詞義知識的主要來源;第二,像似性和抽象性在詞彙形義關係中的功能差異問題,像似性因其形義理據而有助於詞彙學習或交際,而抽象性則有助於新範疇或形義關係的構建;第三,詞彙形義關係中一直存在像似性和抽象性兩種關係的競爭。任意性特徵能賦予語言表述更多的抽象意義,抽象性也因此在詞彙形義關係發展中佔據上風。
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語言知識庫推介 | 中文動詞詞彙語義網(Mandarin VerbNet)
關注核心語言學領域的語言學交流平臺中文動詞詞彙語義網
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深度圖像識別ISDA-深層網絡的隱式語義數據擴增方法
儘管 ISDA 很簡單,但它不斷提高了流行的深度模型 ResNet 和 DenseNet 在各種數據集BG8ednc在本文中,我們提出了一種新穎的隱式語義數據擴增 ISDA 方法,以補充諸如翻轉,平移或旋轉之類的傳統擴充技術。
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二次元中的龍傲天是怎樣煉成的?
在中國的武俠小說中有很多普通的主角都是因為在奇遇中獲得了武林秘笈從而成為了龍傲天,在二次元中的那些龍傲天又是如何煉成的呢?讓我們了解一下吧!01天生型龍傲天———齊木楠雄《齊木楠雄的災難》中的齊木楠雄,由於他從小就集所有超能力於一身,幾乎沒有辦不到的事情
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今日Paper|語義多任務學習;遞歸神經;損失平面;MT-BioNER等
目錄利用不確定性設計損失權重進行場景幾何和語義多任務學習理解遞歸神經網絡中的泛化分段線性激活實質上塑造了神經網絡的損失平面MT-BioNER:使用BERT結構的多任務學習模型進行醫藥領域的命名實體識別一種面向語義表徵的層次型多任務學習方法利用不確定性設計損失權重進行場景幾何和語義多任務學習論文名稱:Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics
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深度圖像識別-深層網絡的隱式語義數據擴增 ISDA 方法
我們的工作受到有趣的屬性的啟發,即深層網絡擅長於線性化特徵,從而使深層特徵空間中的某些方向對應於有意義的語義轉換,例如添加陰影或更改背景。因此,在特徵空間中沿許多語義方向翻譯訓練樣本可以有效地擴充數據集以提高泛化能力。為了有效且高效地實現這一思想,我們首先對每個類別的深度特徵的協方差矩陣進行在線估計,以獲取類別內語義的變化。
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CMU團隊解析CNN泛化能力:一切秘密都在數據中
我們認為其中一個重要原因是在一個有限的數據集中存在著高頻信息與圖片所表達語義的相互關聯(如圖 2 所示):在一個同分布的有限數據集中可能存在著一些無法察覺的高頻信號剛好與圖片的語義有些關聯,進而導致了這些高頻信號與數據集 label 的相互關聯。
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今日Paper | 語義多任務學習;遞歸神經;損失平面;MT-BioNER等
理解遞歸神經網絡中的泛化分段線性激活實質上塑造了神經網絡的損失平面MT-BioNER:使用BERT結構的多任務學習模型進行醫藥領域的命名實體識別一種面向語義表徵的層次型多任務學習方法 利用不確定性設計損失權重進行場景幾何和語義多任務學習
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深度學習用於多模態語義學習簡述
我國也同樣重視「跨媒體」研究,國家科技部於2011年11月啟動了973計劃項目「面向公共安全的跨媒體計算理論與方法」,對「跨媒體」的表達建模、語義學習、挖掘推理和搜索排序等核心問題開展了理論研究。目前,媒體計算需要重點解決的兩個難點是消除「異構鴻溝」和「語義鴻溝。
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詞彙類型學拓展詞彙研究視角
很多研究表明,人類共有的隱喻和轉喻思維是出現跨語言語義聯繫一致性的認知基礎。 詞彙—語法互動研究致力於發現詞彙和語法之間的類型學聯繫,尤其關注語義系統對句法系統的影響。詞類是觀察詞彙—語法互動的常見視角。不少學者研究不同語義類別在語言中詞彙化時以何種詞類形式出現,比如澳大利亞語言學家R. M. W.
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篇章語義分析:讓機器讀懂文章
篇章語義分析(Discourse Analysis)是指在篇章層面上,將語言從表層的沒有結構的文字序列轉換為深層的有結構的機內表示,刻畫篇章中的各部分內容的語義信息,並識別不同部分之間存在的語義關聯,進而融合篇章內部信息和外部背景知識,更好的理解原文語義。
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從課堂到家庭,做好情緒識別泛化
泛化通常可以分為四個方面:人物、場合、刺激和反應的泛化。也就是說,家長為了保證孩子能夠將在機構學習到的技能充分使用到日常中,要為孩子做好這四個方面的過渡,幫助孩子克服不同的人物、場合、刺激和反應所帶來的,對陌生因素的不適應和無法識別,從而將習得的技能完好的使用出來。
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魚與熊掌可以兼得:何愷明等人一統語義分割與實例分割
該方法從實例級識別 [23] 中流行的 FPN[34] 主幹入手,並添加了一個分支,用於並行執行語義分割和現有的基於區域的實例分割分支(見圖 1)。作者在添加密集預測分支時沒有改變 FPN 的主幹,使其能夠兼容現有的實例分割方法。