本内容は、異なるドメイン間のカテゴリ空間が異なる場合や、クエリおよび取得ドメインがラベル付けされていない場合に対処するための統一された、強化された、および一致した(UEM)セマンティック特徴学習フレームワークを提案しています。このフレームワークは、異なるドメイン間で統一された意味論的構造を確立し、この構造を保持しながらカテゴリの一致を行うことができます。多くの実験では、Closet、Partial、Open-set非監督CDRの場合において他の最新研究よりも顕著に優れた性能を示しています。
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