Noll-shot metoder i språk, vision och andra domäner förlitar sig på en tvärrymd kartering funktion som projicerar vektorer från den relevanta funktionen utrymme (t.ex. visuella fenomen-baserade bild representationer) till en stor semantisk ordrymd (framkallas på ett oövervakat sätt från corpus data), där de enheter av intresse (t.ex. objekt bilder avbildar) är märkta med de ord som är förknippade med närmaste grannar till de karterade vektorer. Zero-shot cross-space kartläggning metoder håller stort löfte som ett sätt att skala upp annoteringsuppgifter långt bortom etiketterna i träningsdata (t.ex., känna igen objekt som aldrig setts i träning). Den nuvarande prestandan för gränsöverskridande karteringsfunktioner är dock fortfarande ganska låg, så att strategin ännu inte är användbar i praktiska tillämpningar. I denna uppsats utforskar vi några generella egenskaper, både teoretiska och empiriska, hos den tvärrymdskartläggningsfunktionen, och vi bygger vidare på dem för att föreslå bättre metoder för att uppskatta den. På så sätt uppnår vi stora förbättringar av teknikens tillstånd, både i korslingvista (ordöversättning) och korsmodala (bildmärkning) nollshot-experiment.
Lazaridou m.fl. REF studerade vissa teoretiska och empiriska egenskaper hos en allmän tvärrymdskartläggningsfunktion och testade dem på tvärlingvistiska (ordöversättning) och tvärmodala (bildmärkning) uppgifter.
Hubness and Pollution: Delving into Cross-Space Mapping for Zero-Shot Learning
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}