Zobrazeno 1 - 10
of 52
pro vyhledávání: '"Pavlu, Virgil"'
State-of-the-art Extreme Multi-Label Text Classification (XMTC) models rely heavily on multi-label attention layers to focus on key tokens in input text, but obtaining optimal attention weights is challenging and resource-intensive. To address this,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.23066
Autor:
Qin, Kechen, Wang, Yu, Li, Cheng, Gunaratna, Kalpa, Jin, Hongxia, Pavlu, Virgil, Aslam, Javed A.
Multi-hop knowledge based question answering (KBQA) is a complex task for natural language understanding. Many KBQA approaches have been proposed in recent years, and most of them are trained based on labeled reasoning path. This hinders the system's
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2005.10970
We present an adaptation of RNN sequence models to the problem of multi-label classification for text, where the target is a set of labels, not a sequence. Previous such RNN models define probabilities for sequences but not for sets; attempts to obta
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1904.05829
Ordinal Embedding places n objects into R^d based on comparisons such as "a is closer to b than c." Current optimization-based approaches suffer from scalability problems and an abundance of low quality local optima. We instead consider a computation
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1805.07589
We present a technique for estimating the similarity between objects such as movies or foods whose proper representation depends on human perception. Our technique combines a modest number of human similarity assessments to infer a pairwise similarit
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1802.05929
Multi-label text classification is a popular machine learning task where each document is assigned with multiple relevant labels. This task is challenging due to high dimensional features and correlated labels. Multi-label text classifiers need to be
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1705.00740
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Bingyu Wang, Ki-Do Eum, Kazemiparkouhi, Fatemeh, Li, Cheng, Manjourides, Justin, Pavlu, Virgil, Suh, Helen
Additional file 1: Appendix S1. Cox PH for Large-scale data. Table S1. Validation of Java implementation of Cox PH models using public package in R. Table S2. Percent of deaths by cause and beneficiary characteristics. Table S3. Association of long-t
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c669e8e63bbce5b38e7a333dca3d6741
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.