Conceitos Básicos
ContrastGeoは、少数ショットのソーシャルメディア地理位置情報予測において優れたパフォーマンスを発揮し、対照学習を組み込んだ新しいフレームワークである。
Resumo
この論文では、ContrastGeoというフレームワークが導入され、少数ショットのソーシャルメディア地理位置情報予測の性能が向上しています。ContrastGeoは、Tweet-Location Contrastive learning(TLC)とTweet-Location Matching objective(TLM)を組み合わせて、ツイートと場所間の複雑な関係を効果的に捉えます。さらに、異なる設計要素(モデルアーキテクチャ、ハードネガティブ、フュージョンタイプなど)の影響を調査する包括的な削除研究も行われました。実験結果は、ContrastGeoが既存の最先端ジオロケーションモデルに比べて優れた性能を示していることを示しています。
Estatísticas
Tweet-Location Contrastive learning(TLC)とTweet-Location Matching objective(TLM)が使用されている。
Twitter-Mel, Flickr-Mel, Twitter-SG の3つの公開データセットで実験が行われている。
16-shot設定でContrastGeoは他のジオロケーションモデルよりも優れた性能を示している。
Citações
"ContrastGeoは、少数ショットの社会的ジオロケーションタスクで他の代表的なジオロケーションモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。"
"異なる設計要素に関する包括的な削除研究も行われました。"