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...
目标指代理解（Referring Expression Comprehension，ReC）在vision-language领域具有重要性。给定描述，模型需在图像中准确定位。尽管大规模预训练模型如CLIP在图像分类上表现出惊人的跨域检测能力，但其在zero-shot ReC方面的性能未知。作者团队构建了ReCLIP，利用CLIP的图像分类强项，专门针对ReC任务，证明在zero...
第二句话"其他四位谷歌高管,即首席财务官George Reyes、负责运算运营的高级副总裁Shona Brown、首席法务官David Drummond和负责产品管理的高级副总裁Jonathan Rosenberg,每人的薪水为25万美元。"这是一个RE的例子,其中一个关系涉及多个三元组。对很多方法来说,这很难提取,但通过ChatIE完成了。提取的三元组是(George Re...
https://www.youtube.com/watch?v=teehw1RPc9U原视频标题:Re:Zero - "Long Shot" (Opening) | ENGLISH Ver | AmaLee原作者:LeeandLie翻译:使命传说---Long Shot,原唱:前岛麻由⊹ 作词/演唱:AmaLee ⊹ 音乐:Altraudio⊹ 混音:Shawn Christmas⊹ 预混音
Person re-identification, aiming to identify images of the same person from various cameras configured in different places, has attracted much attention in the multimedia retrieval community. In this problem, choosing a proper distance metric is a crucial aspect, and many classic methods utilize a ...
零样本学习是一种机器学习的问题设置,其中模型可以对从未在训练过程中见过的类别的样本进行分类,使用一些形式的辅助信息来关联已见和未见的类别。例如,一个模型可以根据动物的文本描述来识别动物,即使它从未见过那些动物的图像。 实现零样本学习有不同的方法,取决于辅助信息的类型和学习方法。以下是一些例子: ...
Relatin Extraction Close Relation Extraction (ClasedIE) RR表示类别集合,包含无类别,模型直接为每个实体分配类别即可。 Open Relation Extraction(OpenIE) RR表示类别集合,模型作两类分类,判断一个实体是否是另一个实体的key。 Zero-Shot Extraction Zero-Shot按难度分可以区分如下: ...
(1)参考Mask Scoring RCNN,添加fast mask re-scoring分支,更好地评价实例mask的好坏; (2)Backbone网络中引入可变形卷积DCN; (3)优化了Prediction Head中的anchor设计 YOLACT和YOLACT++的实验效果如下: 二、One shot实例分割 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1811.11507.pdf ...
Relatin Extraction Close Relation Extraction (ClasedIE) RR表示类别集合,包含无类别,模型直接为每个实体分配类别即可。 Open Relation Extraction(OpenIE) RR表示类别集合,模型作两类分类,判断一个实体是否是另一个实体的key。 Zero-Shot Extraction Zero-Shot按难度分可以区分如下: ...
Researchers have successfully applied large language models (LLMs) such as ChatGPT to reranking in an information retrieval context, but to date, such work has mostly been built on proprietary models hidden behind opaque API endpoints. This approach yields experimental results that are not ...