月別アーカイブ: 2025年1月

AdaCQR: Enhancing Query Reformulation for Conversational Search via Sparse and Dense Retrieval Alignment

要約 会話型検索(CQR:Conversational Query Reform … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | AdaCQR: Enhancing Query Reformulation for Conversational Search via Sparse and Dense Retrieval Alignment はコメントを受け付けていません

Prompting Disentangled Embeddings for Knowledge Graph Completion with Pre-trained Language Model

要約 知識グラフ補完(KGC)では、グラフ構造とテキスト情報の両方が重要な役割を … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Prompting Disentangled Embeddings for Knowledge Graph Completion with Pre-trained Language Model はコメントを受け付けていません

Evaluating the Capabilities of Large Language Models for Multi-label Emotion Understanding

要約 大規模言語モデル(LLM)は有望な学習・推論能力を示す。他の自然言語処理タ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Evaluating the Capabilities of Large Language Models for Multi-label Emotion Understanding はコメントを受け付けていません

Reading Between the Lines: A dataset and a study on why some texts are tougher than others

要約 私たちの研究は、知的障害を持つ特定の読者、より具体的には、読解力や理解力、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Reading Between the Lines: A dataset and a study on why some texts are tougher than others はコメントを受け付けていません

Time Series Language Model for Descriptive Caption Generation

要約 時系列データ中の観測可能なパターンに対する代表的な自然言語記述を自動生成す … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Time Series Language Model for Descriptive Caption Generation はコメントを受け付けていません

Turning Logic Against Itself : Probing Model Defenses Through Contrastive Questions

要約 大規模な言語モデルを人間の価値観や倫理的ガイドラインに合わせるための多大な … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Turning Logic Against Itself : Probing Model Defenses Through Contrastive Questions はコメントを受け付けていません

Metadata Conditioning Accelerates Language Model Pre-training

要約 言語モデルの事前学習コーパスに存在するスタイル、ドメイン、品質レベルの膨大 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Metadata Conditioning Accelerates Language Model Pre-training はコメントを受け付けていません

AgentRefine: Enhancing Agent Generalization through Refinement Tuning

要約 大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、人間のように複雑なタスク … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.RO | AgentRefine: Enhancing Agent Generalization through Refinement Tuning はコメントを受け付けていません

The Essence of Contextual Understanding in Theory of Mind: A Study on Question Answering with Story Characters

要約 セオリー・オブ・マインド(ToM)は、人間が他者の精神状態を理解し、解釈す … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | The Essence of Contextual Understanding in Theory of Mind: A Study on Question Answering with Story Characters はコメントを受け付けていません

MoVE-KD: Knowledge Distillation for VLMs with Mixture of Visual Encoders

要約 視覚エンコーダは視覚言語モデル(VLM)の基本的な構成要素であり、それぞれ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV | MoVE-KD: Knowledge Distillation for VLMs with Mixture of Visual Encoders はコメントを受け付けていません