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CLaSP Model for Learning Concepts of Time-Series Signals from Natural Language Supervision
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为'CLaSP'的模型，通过自然语言查询信号特征来搜索时间序列信号。该模型利用对比学习的神经网络，克服了时间序列信号特征表示的挑战，实验表明CLaSP能准确识别信号变化点，实现有效的自然语言搜索。
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关键要点
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CLaSP模型通过自然语言查询信号特征来搜索时间序列信号。
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该模型利用对比学习的神经网络，克服了时间序列信号特征表示的挑战。
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实验结果表明，CLaSP能够准确识别信号变化点。
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CLaSP实现了有效的自然语言搜索。
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