コンテンツへスキップ
- On the Complementarity between Pre-Training and Back-Translation for Neural Machine Translation [63.9]
事前学習(PT)と後方翻訳(BT)は単言語データを利用するためのシンプルで強力な方法である。 本稿では,PTとBTの相補性について検討する。 我々は、WMT16英語-ルーマニア語と英語-ロシア語ベンチマークで最先端のパフォーマンスを確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Oct 2021 04:01:36 GMT)- Pre-Trainingはエンコーダにとってより有益であり、Back-Translationはデコーダを主に改善するとの報告。両社は相互補完可能でTagged BTはより有益であるとのこと。
- Multi-Document Keyphrase Extraction: A Literature Review and the First Dataset [24.9]
文書の集合を記述するのに有用であるにもかかわらず、多文書キーフレーズ抽出は頻繁に研究されている。 ここでは、最初の文献レビューとタスクのための最初のデータセットであるMK-DUC-01を紹介し、新しいベンチマークとして機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 3 Oct 2021 19:10:28 GMT)- 文書からのキーフレーズ抽出は重要なタスクで、複数文書をまとめて評価したい場合も多い。本論文ではDUC-2001をベースにマルチドキュメントなキーフレーズ抽出用データセットを作成、現時点の手法をConcat（連結したドキュメントでフレーズ抽出）とMerge（各ドキュメントでフレーズ抽出した結果をマージして再処理）で比較している。
- CertainNet: Sampling-free Uncertainty Estimation for Object Detection [65.3]
ニューラルネットワークの不確実性を推定することは、安全クリティカルな設定において基本的な役割を果たす。 本研究では,オブジェクト検出のための新しいサンプリング不要不確実性推定法を提案する。 私たちはそれをCertainNetと呼び、各出力信号に対して、オブジェクト性、クラス、位置、サイズという、別の不確実性を提供するのは、これが初めてです。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Oct 2021 17:59:31 GMT)- 物体検出タスクにおいて不確かさを推定、定量化する手法を提案。クラスに関する不確実性だけでなく、位置や大きさの不確実性も定量化できるとのこと。実用上重要な値であると思う。