结合对比学习的神经主题模型
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案例介绍
1、研究概述
在以Cycle-GAN为基准的神经主题模型中，引入对比学习， 直接对生成器部分产生作用，使模型训练与模型评估对齐，获得一致性更好的“主题-单词”分布。
2、主要工作
采用Cycle-GAN作为基准模型，使对比学习能够直接作用于“主题-单词”分布的学习；
基于Cycle-GAN的结构特性，提出了一种针对主题分布的数据增强方法；
设计了自监督对比损失和判别对比损失，在获得更好“主题-单词”分布的同时，维持模型各部分平衡。
3、研究成果
论文被CCF-A类会议 ACL 2023录用（第一作者）
在以Cycle-GAN为基准的神经主题模型中，引入对比学习， 直接对生成器部分产生作用，使模型训练与模型评估对齐，获得一致性更好的“主题-单词”分布。
2、主要工作
采用Cycle-GAN作为基准模型，使对比学习能够直接作用于“主题-单词”分布的学习；
基于Cycle-GAN的结构特性，提出了一种针对主题分布的数据增强方法；
设计了自监督对比损失和判别对比损失，在获得更好“主题-单词”分布的同时，维持模型各部分平衡。
3、研究成果
论文被CCF-A类会议 ACL 2023录用（第一作者）
结合对比学习的神经主题模型
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案例介绍
1、研究概述
在以Cycle-GAN为基准的神经主题模型中，引入对比学习， 直接对生成器部分产生作用，使模型训练与模型评估对齐，获得一致性更好的“主题-单词”分布。
2、主要工作
采用Cycle-GAN作为基准模型，使对比学习能够直接作用于“主题-单词”分布的学习；
基于Cycle-GAN的结构特性，提出了一种针对主题分布的数据增强方法；
设计了自监督对比损失和判别对比损失，在获得更好“主题-单词”分布的同时，维持模型各部分平衡。
3、研究成果
论文被CCF-A类会议 ACL 2023录用（第一作者）
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