이 논문은 오픈 어휘 동작 인식(OVAR) 작업에서 사용자가 제공한 클래스 텍스트 레이블에 노이즈(철자 오류, 타이핑 실수 등)가 존재하는 문제를 다룹니다.
기존 OVAR 모델들은 이러한 노이즈를 고려하지 않아 실제 환경에서 성능이 크게 저하됩니다. 이를 해결하기 위해 저자들은 DENOISER 프레임워크를 제안합니다:
실험 결과, DENOISER는 다양한 노이즈 수준에서 기존 OVAR 모델들을 크게 개선하며, 정제된 텍스트 레이블의 정확도와 의미적 유사도도 높습니다.
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by Haozhe Cheng... at arxiv.org 04-24-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.14890.pdfDeeper Inquiries