2023-01-01
As natural language processing (NLP) for gender bias becomes a significant interdisciplinary topic, the prevalent data-driven techniques such as large-scale language models suffer from data inadequacy and biased corpus, especially for languages with insufficient resources such as Chinese. To this end, we propose a Chinese cOrpus foR Gender bIas Probing and Mitigation CORGI-PM, which contains 32.9k sentences with high-quality labels derived by following an annotation scheme specifically developed for gender bias in the Chinese context. Moreover, we address three challenges for automatic textual gender bias mitigation, which requires the models to detect, classify, and mitigate textual gender bias. We also conduct experiments with state-of-the-art language models to provide baselines. To our best knowledge, CORGI-PM is the first sentence-level Chinese corpus for gender bias probing and mitigation.
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This paper presents a methodology for combining programming and mathematics to optimize elevator wait times. Based on simulated user data generated according to the canonical three-peak model of elevator traffic, we first develop a naive model from an intuitive understanding of the logic behind elevators. We take into consideration a general array of features including capacity, acceleration, and maximum wait time thresholds to adequately model realistic circumstances. Using the same evaluation framework, we proceed to develop a Deep Q Learning model in an attempt to match the hard-coded naive approach for elevator control. Throughout the majority of the paper, we work under a Markov Decision Process (MDP) schema, but later explore how the assumption fails to characterize the highly stochastic overall Elevator Group Control System (EGCS).
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在这项工作中，我们解决了共同跟踪手对象姿势并从野外深度点云序列重建形状的具有挑战性，HandTrackNet，以估计框架间的手动运动。我们的HandTrackNet提出了一个新型的手姿势构成典型化模块，以简化跟踪任务，从而产生准确且稳健的手工关节跟踪。然后，我们的管道通过将预测的手关节转换为基于模板的参数手模型mano来重建全手。对于对象跟踪，我们设计了一个简单而有效的模块，该模块从第一帧估算对象SDF并执行基于优化的跟踪。最后，采用联合优化步骤执行联合手和物体推理，从而减轻了闭塞引起的歧义并进一步完善了手姿势。在训练过程中，整个管道仅看到纯粹的合成数据，这些数据与足够的变化并通过深度模拟合成，以易于概括。整个管道与概括差距有关，因此可以直接传输到真实的野外数据。我们在两个真实的手对象交互数据集上评估我们的方法，例如HO3D和DEXYCB，没有任何填充。我们的实验表明，所提出的方法显着优于先前基于深度的手和对象姿势估计和跟踪方法，以9 fps的帧速率运行。
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许多最新的自然语言任务方法都建立在大型语言模型的非凡能力上。大型语言模型可以执行内在的学习，他们可以从几个任务演示中学习新任务，而无需任何参数更新。这项工作研究了对新自然语言任务的数据集创建数据集的含义。与最近的文化学习方法背道而驰，我们制定了一个注释效率的两步框架：选择性注释，选择一个示例池，以提前从未标记的数据中从未标记的数据中进行注释，然后及时检索从注释的池中检索任务示例测试时间。基于此框架，我们提出了一种无监督的，基于图的选择性注释方法VOKE-K，以选择各种代表性的示例进行注释。在10个数据集上进行了广泛的实验（涵盖分类，常识性推理，对话和文本/代码生成）表明，我们的选择性注释方法通过很大的利润提高了任务性能。与随机选择示例进行注释相比，Pote-K平均在注释预算下获得了12.9％/11.4％的相对增益。与最先进的监督登录方法相比，它的性能相似，而在10个任务中的注释成本降低了10-100倍。我们在各种情况下进一步分析了框架的有效性：具有不同大小的语言模型，替代选择性注释方法以及有测试数据域移动的情况。我们希望我们的研究将作为数据注释的基础，因为大型语言模型越来越多地应用于新任务。我们的代码可在https://github.com/hkunlp/icl-selactive-annotation上找到。
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传统的细颗粒图像分类通常依赖于带注释的地面真相的大规模训练样本。但是，某些子类别在实际应用中可能几乎没有可用的样本。在本文中，我们建议使用多频邻域（MFN）和双交叉调制（DCM）提出一个新颖的几弹性细颗粒图像分类网络（FICNET）。采用模块MFN来捕获空间域和频域中的信息。然后，提取自相似性和多频成分以产生多频结构表示。 DCM使用分别考虑全球环境信息和类别之间的微妙关系来调节嵌入过程。针对两个少量任务的三个细粒基准数据集进行的综合实验验证了FICNET与最先进的方法相比具有出色的性能。特别是，在两个数据集“ Caltech-UCSD鸟”和“ Stanford Cars”上进行的实验分别可以获得分类精度93.17 \％和95.36 \％。它们甚至高于一般的细粒图像分类方法可以实现的。
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我们建议探索一个称为视听分割（AVS）的新问题，其中的目标是输出在图像帧时产生声音的对象的像素级映射。为了促进这项研究，我们构建了第一个视频分割基准（AVSBENCH），为声音视频中的声音对象提供像素的注释。使用此基准测试了两个设置：1）具有单个声源的半监督音频分割和2）完全监督的音频段段，并带有多个声源。为了解决AVS问题，我们提出了一种新颖的方法，该方法使用时间像素的视听相互作用模块注入音频语义作为视觉分割过程的指导。我们还设计正规化损失，以鼓励训练期间的视听映射。 AVSBench上的定量和定性实验将我们的方法与相关任务中的几种现有方法进行了比较，这表明所提出的方法有望在音频和像素视觉语义之间建立桥梁。代码可从https://github.com/opennlplab/avsbench获得。
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本文着重于几次NLP任务的文本数据增强。现有的数据增强算法要么使用一个小型培训集来生成新的合成数据，要么利用与任务无关的启发式规则（例如，同义词替代）或微调通用预训练的语言模型（例如GPT2）。因此，这些方法具有特定于任务的知识，并且仅限于在简单任务中为弱基线产生低质量的合成数据。为了解决这个问题，我们提出了知识混合数据增强模型（KNOWDA）：使用知识混合培训（KOMT）在不同的NLP任务的混合物上预测的编码器LM。 KOMT是一种培训程序，将各种异质NLP任务的输入示例重新定义为统一的文本到文本格式，并采用不同粒度的目标，以学习生成部分或完整的样本。在KOMT的帮助下，Knowda可以隐含地将所需的特定于任务的知识从任务的混合中隐含地结合在一起，并通过一些给定的实例迅速掌握目标任务的固有综合定律。据我们所知，我们是首次尝试将任务数量扩展到多任务共同培训以进行数据扩展。广泛的实验表明，i）Knowda成功地通过少量基准的基准成功地提高了Albert和Deberta的表现，表现优于先前的最新数据增强基线； ii）KNOWDA还可以改善少数弹药任务的模型性能，这是KOMT中未包含的固定任务类型。
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传统的生物和制药工厂由人类工人或预定义阈值控制。现代化的工厂具有高级过程控制算法，例如模型预测控制（MPC）。但是，几乎没有探索将深入的增强学习来控制制造厂。原因之一是缺乏高保真模拟和基准测试的标准API。为了弥合这一差距，我们开发了一个易于使用的库，其中包括五个高保真模拟环境：BeerfMtenV，Reactorenv，Atropineenv，Pensimenv和Mabenv，涵盖了广泛的制造过程。我们在已发布的动态模型上构建这些环境。此外，我们在线和离线基准基准，基于模型和无模型的强化学习算法，用于比较后续研究。
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包括传统浅层模型和深图神经网络（GNN）在内的图形嵌入方法已导致有希望的应用。然而，由于其优化范式，浅层模型尤其是基于随机步行的算法无法充分利用采样子图或序列中的邻居接近度。基于GNN的算法遇到了高阶信息的利用不足，在堆叠过多的层时很容易引起过度平滑的问题，这可能会恶化低度（长尾）项目的建议，从而限制了表现力和可伸缩性。在本文中，我们提出了一个新颖的框架SAC，即空间自动回归编码，以统一的方式解决上述问题。为了充分利用邻居接近和高级信息，我们设计了一种新型的空间自回旋范式。具体而言，我们首先随机掩盖了多跳的邻居，并通过以明确的多跳上注意来整合所有其他周围的邻居来嵌入目标节点。然后，我们加强模型，通过对比编码和蒙面邻居的嵌入来学习目标节点的邻居预测性编码，并配备了新的硬性阴性采样策略。为了了解目标到邻居预测任务的最小足够表示并删除邻居的冗余，我们通过最大化目标预测性编码和蒙面邻居的嵌入以及同时约束编码之间的相互信息来设计邻居信息瓶颈和周围的邻居的嵌入。公共推荐数据集和实际方案网络规模数据集Douyin-Friend-Recormendation的实验结果证明了SAC的优势与最先进的方法相比。
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至于场景图的生成（SGG），由于众包标签，数据集中的粗谓词混合了，并且长尾问题也很明显。鉴于这种棘手的情况，许多现有的SGG方法在一个阶段的混合颗粒性谓词的监督下平均处理谓词，并在一个阶段学习模型，从而导致相对粗糙的预测。为了减轻次优的混合粒度注释和长尾效应问题的负面影响，本文提出了一种新型的层次记忆学习（HML）框架，以从简单到复杂的模型学习该模型，这与人类类似于人类的模型。分层记忆学习过程。在粗糙和细谓词的自主分区之后，该模型首先在粗谓词上训练，然后学习细谓词。为了实现这种层次学习模式，本文首次使用新概念重建（CR）和模型重建（MR）约束来制定HML框架。值得注意的是，HML框架可以作为改善各种SGG模型的一种一般优化策略，并且可以在SGG基准（即视觉基因组）上实现显着改进。
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