论文题目：OneRel:JointEntityandRelationExtractionwithOneModuleinOneStep论文来源：AAAI2022论文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.05412v2.pdf代码链接：https://github.com/ssnvxia/OneRel0摘要联合实体和关系提取是自然语言处理和知识图谱构建中的一项重要任务。现有的方法通常将联合提取任务分解为几个基本模块或处理步骤，以使其易于进行。然而，这样的范式忽略了一个事实，即三要素是相互依存和不可分割的。因此，以前的联合方法存在着连带错误和冗余信息的问题。为了解决这些问题，在
今天和大家分享时空数据挖掘方向的资料。时空数据挖掘是人工智能技术的重要分支，是一种采用人工智能和大数据技术对城市时空数据进行分析与挖掘的方法，旨在挖掘时空数据，理解城市本质，解决城市问题。目前，时空数据挖掘广泛应用于交通运输、地质灾害监测与预防、气象研究、竞技体育、犯罪分析、公共卫生与医疗及社交网络应用等领域。本次分享是今年AAAI2023顶会中时空数据挖掘相关的论文，目前共整理了23篇，有缺漏也欢迎大家评论区补充哈！AAAI人工智能会议在前文中有过介绍，含金量有目共睹，想了解最佳论文详情的同学可以点蓝字传送。论文原文以及源代码文末领取！！！1.GMDNet:AGraph-basedMixtu
Acceptedpaperslist（2023.5.28）AAAI2023：暂未查询到全文，欢迎大家补充**ICLR2023**：https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2023/ConferenceWWW2023：https://dblp.uni-trier.de/db/conf/www/www2023.htmlCVPR2023：https://openaccess.thecvf.com/CVPR2023?day=allACL2023：ICML2023：==KDD2023：IJCAI2023：https://ijcai-23.org/main-trac
文章目录Open-VocabularyMulti-LabelClassifcationviaMulti-ModalKnowledgeTransfer——知识蒸馏的范畴Med-EASi:FinelyAnnotatedDatasetandModelsforControllableSimplifcationofMedicalTexts——医学领域数据集构建“NothingAbnormal”:DisambiguatingMedicalReportsviaContrastiveKnowledgeInfusionSelf-SupervisedLogicInductionforExplainableFuzz
人为设计的图增强，可能会破坏原始图的拓扑结构，同时相邻节点被视为负节点，因此被推离锚点很远。然而，这与网络的同质性假设是矛盾的，即连接的节点通常属于同一类，并且应该彼此接近。本文提出了一种端到端的自动GCL方法，称为NCLA，将邻居对比学习应用于可学习图增强。方案 通过多头图注意力机制自动学习具有自适应拓扑结构的多个图增强视图，可以在不需要先验领域知识的情况下兼容各种图数据集。 此外，设计了一种允许每个锚点有多个正信号的邻居对比损失。 大量实验表明，当标签非常有限时，NCLA在自监督GCL上产生了最先进的节点分类性能，甚至超过了监督GC
总结 三个技术轨道（主轨道；人工智能社会影响；安全、稳健和负责任的人工智能） 两阶段审查：第一阶段两次审查，第二阶段对第一阶段未拒绝的论文进行额外审查。第二阶段后作者的回复，仅适用于第一阶段未拒绝的论文。 所有论文可同时提交三种补充材料：（1）技术附录；(2)多媒体；(3)代码和数据。补充材料截止日期为论文提交截止日期后3天。 附加页面仅供参考。 所有作者都必须填写可重复性检查表，这有助于重复所报告的研究。 除非有情有可原的情况，否则所有作者都应能够接受审阅（轻负荷）。 NeurIPS-23快速通
文章目录1要点1.1概述1.2一些概念1.3代码1.4引用2基础知识2.1符号2.2信息传递神经网络(MPNN)3方法3.1子图提取3.1.1基于节点的策略3.1.2基于图的策略3.2随机游走返回概率编码3.3子图信息注入的信息传递1要点1.1概述题目：子结构感知图神经网络(Substructureawaregraphneuralnetworks,SAGNN)背景：尽管图神经网络(GNN)在图学习方面取得了巨大成就，但由于GNN的传播范式与一阶Weisfeiler-Leman图同构测试算法(1-WL)的一致性，导致其难以突破1-WL表达能力的上限。思路：通过子图更容易区分原始图。方法：提出子结
Acceptedpaperslist（2022.11.05）2022年顶会已全部更新AAAI2022：https://dblp.uni-trier.de/db/conf/aaai/aaai2022.htmlvirtual：https://aaai-2022.virtualchair.net/papers.html?filter=keywordsICLR2022：https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2022/ConferenceWWW2022：https://dblp.uni-trier.de/db/conf/www/www2022.html接收的论文
原文链接：https://www.techbeat.net/article-info?id=4467作者：seven_视频字幕生成目前已成为工业界AI创作领域非常火热的研究话题，这一技术可以应用在短视频的内容解析和讲解中，AI讲故事的技术已经越来越成熟。而在学术界，研究者们更加倾向于探索字幕生成的评价标准以及可扩展性。论文链接：https://arxiv.org/abs/2211.15103代码链接：https://github.com/UARK-AICV/VLTinT本文介绍一篇刚刚被人工智能领域顶级会议AAAI2023录用的文章，该文不再局限于传统的短视频字幕生成任务，而是在此基础上更进一
原文链接：https://www.techbeat.net/article-info?id=4467作者：seven_视频字幕生成目前已成为工业界AI创作领域非常火热的研究话题，这一技术可以应用在短视频的内容解析和讲解中，AI讲故事的技术已经越来越成熟。而在学术界，研究者们更加倾向于探索字幕生成的评价标准以及可扩展性。论文链接：https://arxiv.org/abs/2211.15103代码链接：https://github.com/UARK-AICV/VLTinT本文介绍一篇刚刚被人工智能领域顶级会议AAAI2023录用的文章，该文不再局限于传统的短视频字幕生成任务，而是在此基础上更进一
