关系抽取论文解读

论文解读：知识图谱融入预训练模型

©NLP论文解读原创•作者|疯狂的Max背景及动机以BERT为基础的预训练模型在各项NLP任务获得巨大的成功，与此同时，如何在泛化的预训练模型基础上融入某些特定领域的知识图谱以获得在特定领域内让模型有更优秀的表现
NLP论文解读·2024-02-13 14:03

知识增广的预训练语言模型K-BERT：将知识图谱作为训练语料

ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5681项目地址：https://github.com/autoliuweijie/K-BERT01背景论述笔者在前面的论文解读中提到过
NLP论文解读·2024-02-13 14:03

HybridA* 论文解读

本文旨在对原论文进行翻译，对混合A*有一个大概的理解论文题目：PracticalSearchTechniquesinPathPlanningforAutonomousDriving1摘要本文描述了一个实用的路径规划算法，无人驾驶汽车在未知的环境中，障碍物通过机器人的传感器实时检测产生平滑的路径。这项工作的动机和实验验证了在2007年DARPA城市挑战赛，机器人必须在停车场自主导航。本文的方法有两个
Big David·2024-02-12 18:41

论文解读《Zero-Shot Category-Level Object Pose Estimation》类别级6D位姿估计

论文：《Zero-ShotCategory-LevelObjectPoseEstimation》该文整体感觉不难，处理流程比较新颖，可以重点参考。Code：https://github.com/applied-ai-lab/zero-shot-pose（48star）摘要：解决问题：实例级姿态估计的问题。=>**零样本（也就是预测未见过的物体（没有该实例的数据标记和CAD模型），类别级）**预测来
ZYLer_·2024-02-12 07:07

论文解读《Gen6D: Generalizable Model-Free 6-DoF Object Pose Estimation from RGB Images》 小样本6D位姿估计

论文：《Gen6D:GeneralizableModel-Free6-DoFObjectPoseEstimationfromRGBImages》Code：https://github.com/liuyuan-pal/gen6d（469star）摘要：现有的可推广姿态估计器要么需要高质量的对象模型，要么在测试时需要额外的深度图或对象掩码，这大大限制了其应用范围。为了满足实际应用中的需求，我们认为姿态
ZYLer_·2024-02-12 07:07

论文解读《EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose 》

论文：《EPro-PnP:GeneralizedEnd-to-EndProbabilisticPerspective-n-PointsforMonocularObjectPoseEstimation》Code：https://github.com/tjiiv-cprg/epro-pnp（909star）作者的视频简单介绍：https://www.bilibili.com/video/BV13T41
ZYLer_·2024-02-12 07:37

VLM 系列——Llava1.6——论文解读

一、概述1、是什么Llava1.6是llava1.5的升级暂时还没有论文等，是一个多模态视觉-文本大语言模型，可以完成：图像描述、视觉问答、根据图片写代码（HTML、JS、CSS），潜在可以完成单个目标的视觉定位、名画名人等识别（问答、描述）。支持单幅图片输入（可以作为第一个或第二个输入），多轮文本对话。本文基于CLIP的视觉编码器，以及多个版本语言解码器，使用最简单的两层FC构成MLP映射视觉特
TigerZ*·2024-02-12 06:10

VLM （MLLM）系列——论文解读总结

建议以下几篇都看一下吧，因为这几篇相对出发点都有新意，并且也都在同期的思南评测中有排名。CLIP*数据：用了4亿的互联网自有图文对数据。*模型：由一个视觉编码器、一个文本编码器*训练：一阶段预训练，在32768的batchsize下做的对比学习。中文CLIP*数据：由LAION5B等构成一个2亿的图文对数据。*模型：整体和CLIP类似，由一个视觉编码器、一个文本编码器。*训练：两阶段预训练，权重来
TigerZ*·2024-02-12 06:40

VLM 系列——MoE-LLaVa——论文解读

一、概述1、是什么moe-Llava是Llava1.5的改进全称《MoE-LLaVA:MixtureofExpertsforLargeVision-LanguageModels》，是一个多模态视觉-文本大语言模型，可以完成：图像描述、视觉问答，潜在可以完成单个目标的视觉定位、名画名人等识别（问答、描述），未知是否能偶根据图片写代码（HTML、JS、CSS）。支持单幅图片输入（可以作为第一个或第二个
TigerZ*·2024-02-12 06:40

VLM 系列——LLaVA-MoLE——论文解读

一、概述1、是什么Llava-MoLE是Llava1.5的改进全称《LLaVA-MoLE:SparseMixtureofLoRAExpertsforMitigatingDataConflictsinInstructionFinetuningMLLMs》，是一个多模态视觉-文本大语言模型，可以完成：图像描述、视觉问答，潜在可以完成单个目标的视觉定位、名画名人等识别（问答、描述），未知是否能偶根据图片
TigerZ*·2024-02-12 06:37

【论文解读】Document-Level Relation Extraction with Adaptive Focal Loss and Knowledge Distillation

目录1Introduction1Docre任务比句子级任务更具挑战性：2现有的Docre方法：3现有的Docre方法存在三个局限性2Methodology1使用轴向注意力模块作为特征提取器：2第二，提出适应性焦距损失3第三用知识蒸馏相关知识类别不平衡问题长尾类分布交叉熵损失和二元交叉熵损失二元交叉熵损失定义为知识蒸馏全文翻译https://baijiahao.baidu.com/s?id=1737
Queen_sy·2024-02-11 14:19

知识增强的预训练模型简介

©NLP论文解读原创•作者|杨健专栏系列概览该专栏主要介绍自然语言处理领域目前比较前沿的领域—知识增强的预训练语言模型。通过解读该主题具备代表性的论文以及对应的代码，为大家揭示当前最新的发展状况。
NLP论文解读·2024-02-10 20:48

AAAI 2020「自然语言处理（NLP）论文解读」文本简化要素分析

来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-2-17TILE:DiscourseLevelFactorsforSentenceDeletioninTextSimplification.Contributor:俄亥俄州立大学Paper:https://arxiv.org/abs/1911.10384v1Code:None文章摘要    文本简化需要对相关的句子
Shu灬下雨天·2024-02-09 13:10

论文笔记-Generative Adversarial Nets

论文链接：https://papers.nips.cc/paper/2014/file/5ca3e9b122f61f8f06494c97b1afccf3-Paper.pdf论文解读：https://www.bilibili.com
升不上三段的大鱼·2024-02-09 05:49

「论文搬运」王亦洲课题组 CVPR 2021 入选论文解读：时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型

本文是对发表于计算机视觉和模式识别领域的顶级会议CVPR2021的论文“CausalHiddenMarkovModelforTimeSeriesDiseaseForecasting（时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型）”的解读。该论文由北京大学王亦洲课题组与深睿医疗等单位合作，针对时间序列疾病预测的问题，提出了因果隐马尔可夫模型描述疾病的动态发展过程，并使用基于VAE的变分框架进行学习。通过对图
Sternstunden·2024-02-09 01:09

EMNLP 2023精选：Text-to-SQL任务的前沿进展（下篇）——Findings论文解读

导语本文记录了今年的自然语言处理国际顶级会议EMNLP2023中接收的所有与Text-to-SQL相关（通过搜索标题关键词查找得到，可能不全）的论文，共计12篇，包含5篇正会论文和7篇Findings论文，以下是对这些论文的略读，某几篇也有详细的笔记（见链接）。由于篇数过多，分为两篇博客记录，本篇为第二篇，主要记录Findings论文：序号类型标题1MainBenchmarkingandImpro
Q同学的nlp笔记·2024-02-09 01:58

2018年美国大学生数学建模竞赛B题优秀论文解读

2018年美赛B题优秀论文解读校苑数模校苑数模今天2018年美赛B题赛题2018MCMProblemB:HowManyLanguages?
校苑数模·2024-02-08 19:11

论文解读|MetaAI图像分割基础模型SAM——解锁数字大脑“视觉区”

原创|文BFT机器人内容提要事件背景:2023年4月5日，MetaAI研究团队发布论文“分割一切”一《SegmentAnything》并在官网发布了图像分割基础模型一SegmentAnythingModel(SAM)以及图像注释数据集Segment-Anything1-Billion(SA-1B)。论文核心观点:目标:MetaAI的目标是通过引入三个相互关联的部分来构建一个用于图像分割的基础模型:
BFT白芙堂·2024-02-08 08:52

NER

基操：超详细保姆级讲解&提供代码：基于深度学习的命名实体识别与关系抽取值得一看的命名实体识别的总结：中文命名实体识别总结师兄给的教程：GithubChineseNER针对教程讲解的文章：用深度学习做命名实体识别
zelda2333·2024-02-06 06:17

EMNLP 2023精选：Text-to-SQL任务的前沿进展（上篇）——正会论文解读

导语本文记录了今年的自然语言处理国际顶级会议EMNLP2023中接收的所有与Text-to-SQL相关（通过搜索标题关键词查找得到，可能不全）的论文，共计12篇，包含5篇正会论文和7篇Findings论文，以下是对这些论文的略读，某几篇也有详细的笔记（见链接）。序号类型标题1MainBenchmarkingandImprovingText-to-SQLGenerationunderAmbiguit
Q同学的nlp笔记·2024-02-05 21:49

论文解读：DeepBDC小样本图像分类

JointDistributionMatters:DeepBrownianDistanceCovarianceforFew-ShotClassification摘要由于每个新任务只给出很少的训练样例，所以few-shot分类是一个具有挑战性的问题。解决这一挑战的有效研究路线之一是专注于学习由查询图像和某些类别的少数支持图像之间的相似性度量驱动的深度表示。统计上，这相当于测量图像特征的依赖性，被视为
十有久诚·2024-02-04 01:19

论文解读：Class-Aware Patch Embedding Adaptation for Few-Shot Image Classification(2023 CVPR)

摘要“一张图片胜过千言万语”，远远超出了单纯的分类。与此同时，如果独立观察，图像的许多斑块可能与分类完全无关。这可能会大大降低大量的few-shot学习算法的效率，这些算法的数据有限，并且高度依赖于图像patch的比较。为了解决这个问题，我们提出了一种类感知补丁嵌入自适应(CPEA)方法来学习图像补丁的“类感知嵌入”。CPEA的关键思想是将补丁嵌入与类感知嵌入相结合，使它们与类相关。此外，我们定义
十有久诚·2024-02-04 01:19

论文解读：DeepEMD小样本图像分类

创新点引入EMD距离度量方式，通过寻找各个图块之间的最佳匹配方式来计算距离知识准备：陆地移动距离（EarthMover’sDistance，EMD）假设有一系列的货源地S={|i=1,...,m}和一系列的目的地D={|j=1,...,k}，si和dj分别表示货源地i的货物供应量(me：问题中只有一种货源，只不过每个货源地拥有不同的数量)和目的地j的需求量，cij表示两地之间的单位运输成本，xij
十有久诚·2024-02-04 01:49

【AI数字人-论文】DINet论文解读

DINet方法形变修补损失函数perceptionlossGANlossLip-syncloss实现细节参考如下图所示，人脸视觉配音（Facevisuallydubbing）旨在根据输入的驱动音频同步源视频中的嘴型，同时保持身份和头部姿势与源视频帧一致。然而在少样本条件下，实现高分辨率视频下的高质量人脸视觉配音仍然是一项挑战。一个主要原因是，在少数样本的条件下，嘴部纹理细节与驱动音频的相关性很小，
马鹤宁·2024-02-03 11:08

AMiner平台简介

1.科研对话助手我们可以在AMiner文献库基础上与问答助手进行对话，成果、学者的查找，论文解读等功能。此外，我们也可以选择上传论文文档，构建文献知识库，并在此基础上与
角砾岩队长·2024-02-01 23:54

【具身智能】系列论文解读（CoWs on PASTURE & VoxPoser & Relational Pose Diffusion）

0.MyConclusionCoWsonPASTURE：擅长零样本的视觉语言对象导航，主要解决了LLM辅助下的任务级动作执行任务VoxPoser：擅长设计一些未预定义的动作轨迹，主要解决了LLM辅助下的动作轨迹设计任务RelationalPoseDiffusion：擅长将已有的动作迁移变换到新场景下的动作，增强机械臂的泛化能力，主要解决了Diff模型辅助下的复杂多变的场景动作轨迹适应能力的任务1.
JackCrum·2024-02-01 22:05

2017年美国大学生数学建模竞赛C题优秀论文解读

2017年美赛C题赛题2017MCMProblemC:“Cooperateandnavigate”TrafficcapacityislimitedinmanyregionsoftheUnitedStatesduetothenumberoflanesofroads.Forexample,intheGreaterSeattleareadriversexperiencelongdelaysduringp
校苑数模·2024-02-01 05:50

CRF条件随机场学习记录

引言威胁情报挖掘的相关论文中，均涉及到两部分任务：命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）和关系抽取，大多数网安实现NER的方法，采用比较多的方法包含：BiLstm+CRF或者
V丶Chao·2024-01-31 19:42

论文解读-Agglomerative Federated Learning: Empowering Larger Model Training

联邦学习新探：端边云协同引领大模型训练的未来｜INFOCOM2024联邦学习（FederatedLearning）就是一种能够在不损害用户隐私的前提下，训练人工智能模型的技术。随着云计算、边缘计算和终端设备的发展，端边云协同（End-Edge-CloudCollaboration）计算范式的出现，为联邦学习算法的实施与部署提供了新的路径。由中国科学院计算技术研究所、中国科学院大学、中关村实验室和北
MCRG·2024-01-31 12:23

【论文解读】Collaborative Perception in Autonomous Driving: Methods, Datasets and Challenges（协同感知综述）

第一次见到这么清晰的综述！摘要引言融合方案协同感知方法（forIdealScenarios）早期融合自定义沟通机制特征融合传统融合：基于图的融合基于注意力的融合自定义损失函数输出融合协同感知方法（forReal-worldIssues）定位错误通信问题模型或任务差异隐私与安全数据集与实验评估挑战与机遇协作感知中的传输效率复杂场景中的协同感知基于联合学习的协同感知低标签依赖的协同感知结论摘要协同感知
我叫两万块·2024-01-31 12:51

【论文解读】CoFF: Cooperative Spatial Feature Fusion for 3D Object Detection on Autonomous Vehicles

CoFF摘要引言CoFF方法实验结论摘要为了减少传输的数据量，最近提出了一种基于特征图的融合方法，作为自动驾驶汽车协同三维目标检测的实用解决方案。然而，物体检测的精度可能需要显著提高，尤其是对于远处或被遮挡的物体。为了解决自动驾驶汽车和人类安全的这一关键问题，我们提出了一种用于自动驾驶汽车的协作空间特征融合（CoFF）方法，以有效地融合特征图，从而实现更高的3D对象检测性能。特别地，CoFF基于接
我叫两万块·2024-01-31 12:51

【论文解读】V2VNet: Vehicle-to-Vehicle Communication for Joint Perception and Prediction

V2VNet摘要引言方法WhichInformationshouldbeTransmittedLeveragingMultipleVehicles实验结论摘要在本文中，我们探索了使用车对车(V2V)通信来提高自动驾驶车辆的感知和运动预测性能。通过智能聚合来自附近多辆车辆的信息，我们可以从不同的角度观察同一个场景。这使我们能够透过遮挡物，并在远距离探测到物体，而在远距离观察到的物体非常稀疏或根本不存
我叫两万块·2024-01-31 12:51

【论文解读】Collaboration Helps Camera Overtake LiDAR in 3D Detection

CoCa3D摘要引言CollaborativeCamera-Only3DDetectionCollaborativedepthestimationCollaborativedetectionfeaturelearning实验结论和局限摘要与基于LiDAR的检测系统相比，仅相机3D检测提供了一种经济的解决方案，具有简单的配置来定位3D空间中的对象。然而，一个主要的挑战在于精确的深度估计，因为输入中缺
我叫两万块·2024-01-31 12:18

学习笔记CB003:分块、标记、关系抽取、文法特征结构

关系抽取，找出实
利炳根·2024-01-31 08:20

Deepdive关系抽取：特征源码分析及优化加快信息提取

前言本篇不是Deepdive入门教程，而是对其一些源码细节进行了解读，换句话说要深入到内部去看看其具体是怎么做的，所以看本篇的前提是假设读者已经大概清楚了deepdive的使用流程，如果不是很熟悉，或是第一次使用建议先去看一下入门教程。本篇先是分析特征方面的源码，接着是实践部分，即使用ltp替换默认的斯坦福NLP信息抽取部分进而可优化该部分到数秒内，最后简单说一下其模型方面的问题以及其它补充其实关
weixin_42001089·2024-01-31 04:57

2023年美赛C题评委文章及O奖论文解读 - 美国大学生数学建模竞赛 从评委和O奖论文出发-O奖论文

2023年美赛C题评委文章及O奖论文解读|美国大学生数学建模竞赛从评委和O奖论文出发-O奖论文做对了什么？美赛真的是画图比赛吗?O奖论文的共同特点是什么？O奖论文做对了什么事情？赛题包含哪些要点？
牛奶牛撕面包·2024-01-30 18:47

Cartographe纯雷达计算位姿的前后端总结

因此在看了原论文和网上的各种论文解读，都没有能够完全把这块硬骨
#君君#·2024-01-30 12:12

VLM 系列——Llava1.5——论文解读

一、概述1、是什么Llava1.5是llava的升级全称《ImprovedBaselineswithVisualInstructionTuning》，是一个多模态视觉-文本大语言模型，可以完成：图像描述、视觉问答、根据图片写代码（HTML、JS、CSS），潜在可以完成单个目标的视觉定位、名画名人等识别（问答、描述）。支持单幅图片输入（可以作为第一个或第二个输入），多轮文本对话。本文基于CLIP的视
TigerZ*·2024-01-29 21:00

VLM 系列——Qwen-VL 千问—— 论文解读

一、概述1、是什么Qwen-VL全称《Qwen-VL:AVersatileVision-LanguageModelforUnderstanding,Localization,TextReading,andBeyond》，是一个多模态的视觉-文本模型，当前Qwen-VL（20231707）可以完成：图像字幕、视觉问答、OCR、文档理解和视觉定位功能，同时支持多语言对话、多图像交错对话、细粒度识别。基
TigerZ*·2024-01-29 21:00

VLM 系列——Monkey——论文解读

一、概述1、是什么Monkey全称《Monkey:ImageResolutionandTextLabelAreImportantThingsforLargeMulti-modalModels》，是一个多模态的视觉-文本模型，当前版本（20231130）为基于Qwen-vl的三阶段微调（增加了Lora+visualadapter支持更高的分辨率）可以完成对一幅图片进行描述（强项，更细节）、相关事物（
TigerZ*·2024-01-29 21:30

VLM 系列——Object Recognition as Next Token Prediction——论文解读

一、概述1、是什么结合了CLIP的视觉编码器+语言模型Llama的部分参数，将常见的图片描述任务转变为只输出属性，换言之将图片分类转变为预测下一个文本输出token。这样就能够生成图片的topK属性（英文），用于开放域的图片Tag场景。2、亮点*对图像-标题（从原始标题中提取名词作为参考标签）对进行训练，比图像-问题-答案三元组更容易收集和注释。对于推理，生成文本片段作为标签而不是句子。*解码器具
TigerZ*·2024-01-29 21:29

VLM 系列——Instruct BLIP——论文解读

一、概述1、是什么InstructBLIP全称《InstructBLIP:TowardsGeneral-purposeVision-LanguageModelswithInstructionTuning》，是一个多模态视觉-文本大语言模型，隶属BLIP系列第三篇，可以完成：图像描述、视觉问答、名画名人等识别（问答、描述）。支持单幅图片输入（作为第一个输入），多轮文本对话。（不支持图文交错输入、写代
TigerZ*·2024-01-29 21:29

VLM 系列——COGVLM—— 论文解读

一、概述1、是什么COGVLM全称《VISUALEXPERTFORLARGELANGUAGE》，是一个多模态的视觉-文本模型，当前CogVLM-17B（20231130）可以完成对一幅图片进行描述、图中物体或指定输出检测框、相关事物进行问答，但是这个版本只支持一个图片（为且必为首次输入），只支持英文，几乎不支持写代码（目前测试是的）。2、亮点论文认为：在不损害NLP模型原本能力的情况下，通过“视觉
TigerZ*·2024-01-29 21:29

VLM 系列——Llava——论文解读

一、概述1、是什么Llava全称《VisualInstructionTuning》，是一个多模态视觉-文本大语言模型，可以完成：图像描述、视觉问答、根据图片写代码（HTML、JS、CSS），潜在可以完成单个目标的视觉定位、名画名人等识别（问答、描述）。支持单幅图片输入（可以作为第一个或第二个输入），多轮文本对话。本文基于CLIP的视觉编码器，以及LLaMa语言解码器，构建了一个大规模的多模态模型（
TigerZ*·2024-01-29 21:57

2024年1月19日Arxiv最热论文推荐：伯克利提出加速3D数据建模新方法、ICLR 2024论文让AI不再遗忘、谷歌新模型让一切皆可分割、北大多模态大模型用语言操控视频修复

论文解读、论文热度排序、论文标签、中文标题、推荐理由和论文摘要均由赛博马良平台（saibomaliang.com）上的智能体「AI论文解读达人」提供。
夕小瑶·2024-01-29 08:12

探寻ChatGPT底层模型诞生之路 —— 3篇OpenAI关键论文解读

本文是2023.02.20发表在同名公众号「陌北有棵树」上的一篇文章，个人观点是基础理论的学习现在仍是有必要的，所以搬运过来。最近一段时间ChatGPT的信息铺天盖地，难免眼花缭乱，但是信息太多往往约等于没有信息。同时，当我读了相关论文后发现，目前很多新闻、评论、专业人士的解读等，大部分都还是基于openAI发的几篇论文的。既然如此，为什么不直接读论文来获取一手信息呢？所以接下来我会学习ChatG
陌北有棵树·2024-01-29 06:58

实体关系抽取与属性补全的技术浅析

目录前言1.实体关系抽取2实体关系抽取的方法2.1基于模板的方法2.2基于监督学习的关系抽取2.3基于深度学习的关系抽取2.4基于预训练语言模型的关系抽取3属性补全3.1属性补全任务简介3.1抽取式属性补全
cooldream2009·2024-01-28 13:01

【论文解读】Object Goal Navigation usingGoal-Oriented Semantic Exploration

论文：https://devendrachaplot.github.io/papers/semantic-exploration.pdf代码：https://github.com/devendrachaplot/Object-Goal-Navigation项目：ObjectGoalNavigationusingGoal-OrientedSemanticExplorationexample：1摘要：
LeapMay·2024-01-27 15:27

ICCV 2021 广义源无关领域自适应

《ICCV2021论文解读：广义源无关领域自适应》引言摘要项目概述数据集准备训练过程检查点领域分类器致谢论文其他引言近年来，计算机视觉领域的研究一直在不断推进，为了更好地解决领域自适应的问题，ICCV2021
OverlordDuke·2024-01-26 06:38

论文解读--Impact of ADC clipping and quantization of phase-modulated 79GHz CMOS radar

ADC限幅和量化对相位调制79GHzCMOS雷达的影响摘要宽带调相连续波雷达具有吸引人的特性，但需要非常高速的模数转换器(ADC)。为了保持这些ADC的功耗可接受，它们的分辨率必须保持尽可能低。我们研究了典型的79GHz人员检测场景所需的ADC分辨率。该分析基于端到端的Matlab仿真链进行的仿真，考虑到波形特性、芯片实现、传播效果、目标和环境。我们得出结论，在考虑的场景中，4位ADC是足够的。这
奔袭的算法工程师·2024-01-25 17:10
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