月別アーカイブ: 2025年4月

Dynamic hashtag recommendation in social media with trend shift detection and adaptation

要約 ハッシュタグ推奨システムは、関連するハッシュタグを自動的に提案し、コンテン … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.DC, cs.NE, cs.SI | Dynamic hashtag recommendation in social media with trend shift detection and adaptation はコメントを受け付けていません

The advantages of context specific language models: the case of the Erasmian Language Model

要約 言語モデルのパフォーマンスを改善するための現在の傾向は、パラメーターの数( … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | The advantages of context specific language models: the case of the Erasmian Language Model はコメントを受け付けていません

TIFIN India at SemEval-2025: Harnessing Translation to Overcome Multilingual IR Challenges in Fact-Checked Claim Retrieval

要約 私たちは、以前に事実にチェックされた主張を単一言語的および横断的な設定で取 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | TIFIN India at SemEval-2025: Harnessing Translation to Overcome Multilingual IR Challenges in Fact-Checked Claim Retrieval はコメントを受け付けていません

ParetoHqD: Fast Offline Multiobjective Alignment of Large Language Models using Pareto High-quality Data

要約 複数の人間の期待と価値を持つ大規模な言語モデルを調整することは、さまざまな … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | ParetoHqD: Fast Offline Multiobjective Alignment of Large Language Models using Pareto High-quality Data はコメントを受け付けていません

Modelling Multimodal Integration in Human Concept Processing with Vision-Language Models

要約 言語モデルからのテキスト表現は、言語処理に関与する人間の神経活動を著しく予 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Modelling Multimodal Integration in Human Concept Processing with Vision-Language Models はコメントを受け付けていません

Lawma: The Power of Specialization for Legal Annotation

要約 法的テキストの注釈と分類は、実証的な法的研究の中心的な要素です。 伝統的に … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Lawma: The Power of Specialization for Legal Annotation はコメントを受け付けていません

NovelQA: Benchmarking Question Answering on Documents Exceeding 200K Tokens

要約 大規模な言語モデル(LLMS)の最近の進歩により、特に長文との理解において … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | NovelQA: Benchmarking Question Answering on Documents Exceeding 200K Tokens はコメントを受け付けていません

A Post-trainer’s Guide to Multilingual Training Data: Uncovering Cross-lingual Transfer Dynamics

要約 大規模な言語モデルが世界中で役立つためには、多言語データに関する指示に従う … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | A Post-trainer’s Guide to Multilingual Training Data: Uncovering Cross-lingual Transfer Dynamics はコメントを受け付けていません

MOOSComp: Improving Lightweight Long-Context Compressor via Mitigating Over-Smoothing and Incorporating Outlier Scores

要約 大規模な言語モデルの最近の進歩により、長いコンテキスト入力を処理する能力が … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | MOOSComp: Improving Lightweight Long-Context Compressor via Mitigating Over-Smoothing and Incorporating Outlier Scores はコメントを受け付けていません

LLM-assisted Graph-RAG Information Extraction from IFC Data

要約 IFCデータは、建設業界での共同作業の一般的な建築情報標準となっています。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | LLM-assisted Graph-RAG Information Extraction from IFC Data はコメントを受け付けていません