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Brian Keith Norambuena
Brian Keith Norambuena
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新框架论证叙事抽取中的复合连贯性 · 跟踪到2个来源
研究人员开发了一个新的信息几何学框架，以论证事件驱动叙事抽取中使用的复合连贯性度量。该研究提出了一个复合度量 $C=\sqrt{A\cdot T}$，它结合了文档嵌入的角相似度（$A$）和主题邻近度（$T$），并为几何平均组合子提供了公理化表征。跨越不同语料库、嵌入族和主题模型的实验验证了该框架，表明几何平均是最优的，并且优于替代方法。
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新论文分析正交多标签费舍尔判别器的谱结构
研究人员发表了对多标签分类的线性判别分析的理论分析，重点关注正交约束下的谱结构和目标等价性。该论文表征了多标签类间散布矩阵的秩，表明判别维度可以超过传统界限。它还建立了统计保证，包括子空间估计误差的有限样本界限以及多标签判别子空间估计的近乎最小最大最优速率。