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基于语法的基础词库学习原创2022-02-21 15:37·阿卡夫论文我们提出了基于语法的基础词典学习(G2L2),这是一种从基础数据(如成对的图像和文本)中学习语言的组成和基础意义表示的词汇方法。G2L2的核心是一个词库条目的集合,它将每个词映射为一个由句法类型和神经符号语义程序组成的元组。例如,hiny这个词的句法类型是形容词;它的神经符号语义程序的符号形式是{lambda}x. filter(x, SHINY),其中SHINY这个概念与一个神经网络嵌入相关联,它将被用来对shiny对象进行分类。给定一个输入句子,G2L2首先查找与每个标记相关的词汇表条目。然后,它通过基于句法的词汇意义的组合,将句子的意义推导为可执行的神经符号程序。恢复的意义程序可以在接地的输入上执行。为了促进在指数级增长的构成空间中的学习,我们引入了一个联合解析和预期执行算法,该算法对派生进行局部边缘化以减少训练时间。我们在两个领域评估了G2L2:视觉推理和语言驱动的导航。结果表明,G2L2可以从少量的数据中泛化到新的词的组合。《Grammar-Based Grounded Lexicon Learning》论文地址:http://arxiv.org/abs/2202.08806v1经历2019年以来的市场就会发现,很多基金规模小的时候,往往业绩比较好,但规模扩大了之后,往往可能面临一定的业绩压力。过去两年,市场上部分业绩优秀的产物频频限购,就是为了防止规模增大,避免规模短期急剧扩张以后对业绩带来一定的冲击。丝瓜草莓秋葵污下载旧版础笔笔导航免费版无需消费,网友...

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发布于:江口县
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