适应环境异质性与任务差异
一种结合空间归一化与自监督对比学习的区域相似度学习算法，通过大语言模型提示适应不同应用对区域相似性的不同定义，从而提升区域分析与预测的准确性。
金嘉晖 · Song, Yifan · Dong, Kan · Binjie, Zhang · Lyu, Yan · 张竞慧 · Lu, Hongru
Information Processing and Management 2024
在两个下游任务上都取得了显著改进，证明方法有效性。
采用自监督对比学习与三元组损失，缓解数据集中标签缺失问题。
利用大语言模型提示调整区域嵌入，以满足不同应用对相似度的特定要求。