最近一段时间看了few/zero-shot RE方向的几篇论文,在看的过程中,产生过一些问题,知乎上相关方向的文章比较少,我想做一个不是那么系统的总结。 首先的一篇可以说是zero-shot RE的开山鼻祖,作者来自华盛顿大学西雅图。 Zero-Shot Relation Extraction via Reading Comprehension 论文链接:arxiv.org/pdf/1706.0411 这篇...
其实有一种解释,Manual方法其实给多个任务都使用的是同一套模板,比方6个数学任务里面5个都使用的同一套示例(为了省力,同时Manual-CoT的论文也不是为了刷榜,而是为了揭示这么一个现象,所以CoT没有进行仔细调优),而Auto-CoT则是每个任务都会有自己的一套示例产生,毕竟问题集合不一样,聚类的结果也会不一样。 总之,...
Zero-Shot Text-to-Parameter Translation for Game Character Auto-Creation论文解读 爱喝热水的lucky 好好努力,大方拥有 目录 收起 Abstract 1. Introduction 2. Related Work 2.1. Parametric Character Auto-Creation 2.2. 3D Face Reconstruction 2.3. Zero-Shot Text-Driven Generation 3. Method ...
论文阅读:Zero-Shot Single-View Point Cloud Reconstruction via Cross-Category Knowledge Transferring Zero-Shot Single-View Point Cloud Reconstruction via Cross-Category Knowledge Transferring 通过跨类别知识转移进行零样本单视点云重建 Lai, L., Chen, J., & Wu, Q. (2023). Zero-Shot Single-View Point...
论文:Zero-Shot Visual Imitation(Zero-Shot 视觉模仿) 论文链接:https://pathak22.github.io/zeroshot-imitation/resources/iclr18.pdf 目前模仿学习的主要范式依赖于较强的专家监督来学习模仿什么以及如何模仿,我们寻求一个可替代的范式,其中智能体首先在没有任何专家监督的情况下探索环境,然后以一种新型的前向一致...
摘要:在信息结构化提取领域,前人一般需要基于人工标注的模板来完成信息结构化提取。论文提出一种zero-shot的基于图卷积网络的解决方案,可以解决训练集和测试集来自不同垂直领域的问题。 本文分享自华为云社区《论文解读系列十六:Zero-Shot场景下的信息结构化提取》,作者:一笑倾城。
【Zero-shot目标检测】IEEE Transaction论文分享 Semantics-Guided Contrastive Network for Zero-Shot Object Detection 本公众号将长期、持续致力于分享计算机视觉领域最前沿的科研动态,欢迎各位同学关注、点赞和分享,您的支持是我坚持下去最大的动力。后续将继续为进行代码解读、论文分享。
【略读论文| 时间:2023 学校:慕尼黑大学 创新点: 1.据我们所知,这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM,并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明,zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射关系的事实的预测能力...
论文解读丨Zero-Shot场景下的信息结构化提取 摘要:在信息结构化提取领域,前人一般需要基于人工标注的模板来完成信息结构化提取。论文提出一种zero-shot的基于图卷积网络的解决方案,可以解决训练集和测试集来自不同垂直领域的问题。 本文分享自华为云社区《论文解读系列十六:Zero-Shot场景下的信息结构化提取》,作者:一笑...
论文阅读:Zero-shot Point Cloud Segmentation by Transferring Geometric Primitives,Zero-shotPointCloudSegmentationbyTransferringGeometricPrimitives通过转移几何基元进行零样本点云分割摘要在本文中,我们研究了归纳式零样本点云语义分割,在训练期间,未见过的类